月別アーカイブ: 2023年2月

Trieste: Efficiently Exploring The Depths of Black-box Functions with TensorFlow

要約 Trieste は、TensorFlow のスケーラビリティと効率性を活用 … 続きを読む

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AirGNN: Graph Neural Network over the Air

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、ネットワーク化されたデー … 続きを読む

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Assisting Human Decisions in Document Matching

要約 査読における論文査読者の割り当てから採用のための求職者のマッチングまで、多 … 続きを読む

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GP CC-OPF: Gaussian Process based optimization tool for Chance-Constrained Optimal Power Flow

要約 Gaussian Process (GP) ベースの Chance-Con … 続きを読む

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Marich: A Query-efficient Distributionally Equivalent Model Extraction Attack using Public Data

要約 私たちは、公開されている API を介してのみ攻撃者が機械学習モデルを照会 … 続きを読む

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Hardware-aware training for large-scale and diverse deep learning inference workloads using in-memory computing-based accelerators

要約 アナログ インメモリ コンピューティング (AIMC) — デ … 続きを読む

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Omnipredictors for Constrained Optimization

要約 omn​​ipredictors (Gopalan、Kalai、Reing … 続きを読む

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Counting Carbon: A Survey of Factors Influencing the Emissions of Machine Learning

要約 機械学習 (ML) では、モデルのトレーニング プロセス中にエネルギーを使 … 続きを読む

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FOSI: Hybrid First and Second Order Optimization

要約 2 次の最適化手法は非常に効果的ですが、SGD や Adam などの機械学 … 続きを読む

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Quantum Learning Theory Beyond Batch Binary Classification

要約 Arunachalam と de Wolf (2018) は、ブール関数の … 続きを読む

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