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2022-23 年经济调查要点
● 独特身份 ● 金融包容性 ● 商品及服务税导致正规化 ● 破产法典 ● 私有化 ● 税率合理化和税收管理改革 ● 犯罪合法化 ● 疫苗推广 ● 支出管理改革 ● AatmaNirbhar ● 公共数字基础设施
![arxiv：2209.10217v3 [Math.na] 2023年3月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e2aa171ee8d1e3b5386cfb8623486638571eaeae.webp)
arxiv：2209.10217v3 [Math.na] 2023年3月10日
摘要。Wasserstein Barycenters以几何有意义的方式定义了概率度量的平均值。它们的使用越来越流行在应用领域，例如图像，几何或语言处理。在这些领域中，人们的概率度量通常无法全部访问，并且从业者可能必须处理统计或计算近似值。在本文中，我们量化了此类近似值对相应的barycenters的影响。我们表明，在相对温和的假设下，Wasserstein Barycenters以一种连续的方式依赖于边缘的方式。我们的证据取决于最近估计，该估计值允许量化Barycenter功能的强凸度。探索了有关瓦瑟尔恒星重中心的统计估计的后果以及正规化的瓦斯汀·巴里中心对其非规范化对应物的收敛。探索了有关瓦瑟尔恒星重中心的统计估计的后果以及正规化的瓦斯汀·巴里中心对其非规范化对应物的收敛。
使用脉冲测试提取电池的扩散阻力和动态
实现信息处理任务的抽象最佳速率通常以正规信息度量来表征。在许多量子任务的情况下，我们不知道如何计算此类数量。在这里，我们利用最近引入的D＃中的对称性，以便在各种正规化数量上获得半有限编程范围的层次结构。作为应用程序，我们提供了一个一般程序，以在正规化的叶ume频道差异以及经典能力和量子通道的两向辅助量子能力上给出有效的界限。特别是，我们可以轻微改善振幅阻尼通道的能力。我们还证明，对于固定的输入和输出尺寸，可以将任何两个量子通道之间的正则夹层r´enyi差异近似至1 /ϵ中多项式的及时time。
计算机视觉教授Vineeth N Balasubramanian计算机科学与工程学系印度技术学院的深度学习，H
计算机视觉教授Vineeth N Balasubramanian计算机科学与工程学系印度技术学院的深度学习，海得拉巴27神经网络中的正规化（请参阅幻灯片时间：00:14）
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过量化物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维示例说明了这一原则，支持以物理信息为正规化经验风险的说法对估计器的统计性能有益。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
物理知识的机器学习作为内核方法
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下，我们考虑了一个通用回归问题，其中经验风险是通过定量物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明，对于线性差异先验，该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论，我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率，并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是，根据物理错误，可以实现更快的速率。以一维的例子为例，说明了这一原则，支持以物理信息将经验风险正规化可以对估计器的统计绩效有益的说法。关键字：物理知识的机器学习，内核方法，收敛速率，物理正则化
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
基于相关的常见空间模式（CCSP）
常见的空间模式（CSP）被证明是一种有效的预处理算法，以通过获得合适的空间过滤器来区分不同类别的基于运动的EEG信号。这些过滤器的性能可以通过正规化的CSP提高，其中将可用的事先信息添加到常规CSP的目标函数中。可以以这种方式使用各种先验信息。在本文中，我们使用不同类别信号的不同类别之间的时间相关性作为先验信息，这可以澄清不同类别的信号之间的相似性，以正规化CSP。更重要的是，提出的目标函数可以很容易地扩展到超过两类的概率。我们使用三个不同的标准数据集评估了提出的方法的性能。基于相关的CSP（CCSP）在两级和多级场景中都优于原始CSP以及现有的正规CSP，原理组件Cnalysis（PCA）和Fisher区分分析（FDA）。模拟结果表明，在平均分类准确性方面，所提出的方法在2类中优于2级中的常规CSP，多级问题的2.23％。
城市农场 - 撰写商业计划
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