月別アーカイブ: 2023年2月

Behavior Proximal Policy Optimization

要約 オフラインの強化学習 (RL) は、分布外の状態とアクションのペアが過大評 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Behavior Proximal Policy Optimization はコメントを受け付けていません

Time-varying Signals Recovery via Graph Neural Networks

要約 時変グラフ信号の回復は、センサー ネットワークおよび時系列の予測における多 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SI, eess.SP | Time-varying Signals Recovery via Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

PAD: Towards Principled Adversarial Malware Detection Against Evasion Attacks

要約 機械学習 (ML) 技術は、悪意のあるソフトウェア (略してマルウェア) … 続きを読む

カテゴリー: 62, cs.CR, cs.LG, I.2.1, stat.ML | PAD: Towards Principled Adversarial Malware Detection Against Evasion Attacks はコメントを受け付けていません

HINormer: Representation Learning On Heterogeneous Information Networks with Graph Transformer

要約 最近の研究では、メッセージ パッシング ベースのグラフ ニューラル ネット … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | HINormer: Representation Learning On Heterogeneous Information Networks with Graph Transformer はコメントを受け付けていません

Fast Kernel Methods for Generic Lipschitz Losses via $p$-Sparsified Sketches

要約 カーネル メソッドは、重要な計算上の制限に悩まされながらも、強固な理論的基 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Fast Kernel Methods for Generic Lipschitz Losses via $p$-Sparsified Sketches はコメントを受け付けていません

Gradient Remedy for Multi-Task Learning in End-to-End Noise-Robust Speech Recognition

要約 スピーチエンハンスメント (SE) は、ダウンストリームの自動音声認識 ( … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SD, eess.AS | Gradient Remedy for Multi-Task Learning in End-to-End Noise-Robust Speech Recognition はコメントを受け付けていません

Good Intentions: Adaptive Parameter Servers via Intent Signaling

要約 パラメータ管理は、大規模な機械学習 (ML) タスクの分散トレーニングに不 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DB, cs.DC, cs.LG | Good Intentions: Adaptive Parameter Servers via Intent Signaling はコメントを受け付けていません

Optimal Convergence Rate for Exact Policy Mirror Descent in Discounted Markov Decision Processes

要約 表形式の強化学習 (Value Iteration および Policy … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.TH | Optimal Convergence Rate for Exact Policy Mirror Descent in Discounted Markov Decision Processes はコメントを受け付けていません

Optimal Contextual Bandits with Knapsacks under Realizability via Regression Oracles

要約 ナップザック (CBwK) を使用した確率的コンテキスト バンディット問題 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Optimal Contextual Bandits with Knapsacks under Realizability via Regression Oracles はコメントを受け付けていません

Approximating Full Conformal Prediction at Scale via Influence Functions

要約 Conformal Prediction (CP) は、従来の機械学習モデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.AP | Approximating Full Conformal Prediction at Scale via Influence Functions はコメントを受け付けていません