Zobrazeno 1 - 10
of 456
pro vyhledávání: '"John Majnu"'
Autor:
John, Majnu, Wu, Yihren
Publikováno v:
Results in Applied Mathematics. Vol. 20, 2023, 100409; ISSN 2590-0374
Interleaved learning in machine learning algorithms is a biologically inspired training method with promising results. In this short note, we illustrate the interleaving mechanism via a simple statistical and optimization framework based on Kalman Fi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.03751
Nonconvex penalties are utilized for regularization in high-dimensional statistical learning algorithms primarily because they yield unbiased or nearly unbiased estimators for the parameters in the model. Nonconvex penalties existing in the literatur
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.03123
Publikováno v:
In Schizophrenia Research December 2024 274:307-314
Autor:
John, Majnu, Wu, Yihren
Publikováno v:
Journal of Stochastic Analysis: Vol. 3 : No. 1 , Article 2 (2022)
Estimating dynamic correlation between a pair of time series is of importance in many applications. We present new estimators for the dynamic correlation between a pair of correlated Brownian motions and separately for dynamic correlation between a p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.05793
Autor:
Palella Frank J, Kingsley Lawrence A, Singh Jaya, John Majnu, Xu Xiaoqiang, Brown Todd T, Witt Mallory D, Margolick Joseph B, Dobs Adrian S
Publikováno v:
AIDS Research and Therapy, Vol 6, Iss 1, p 8 (2009)
Abstract Background Fat abnormalities are common among HIV-infected persons, but few studies have compared regional body fat distribution, including visceral fat, in HIV-infected and HIV-uninfected persons and their subsequent trajectories in body co
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a087dda2073b430db877f022f6f34284
Autor:
Vettam, Sujit, John, Majnu
Publikováno v:
Results in Applied Mathematics. Vol. 14, 100256. ISSN: 2590-0374 (2022)
Regularization methods are often employed in deep learning neural networks (DNNs) to prevent overfitting. For penalty based DNN regularization methods, convex penalties are typically considered because of their optimization guarantees. Recent theoret
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.05142
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Dynamic conditional correlation (DCC) is a method that estimates the correlation between two time series across time. Although used primarily in finance so far, DCC has been proposed recently as a model-based estimation method for quantifying functio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1710.07679