月別アーカイブ: 2023年5月

Partial Annotation Learning for Biomedical Entity Recognition

要約 動機: 固有表現認識 (NER) は、生物医学研究をサポートするための重要 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Partial Annotation Learning for Biomedical Entity Recognition はコメントを受け付けていません

Policy Representation via Diffusion Probability Model for Reinforcement Learning

要約 一般的な強化学習 (RL) アルゴリズムは単峰性のポリシー分布を生成する傾 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Policy Representation via Diffusion Probability Model for Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Hang-Time HAR: A Benchmark Dataset for Basketball Activity Recognition using Wrist-worn Inertial Sensors

要約 バスケットボールのトレーニング、訓練、ゲームの特定の設定に対して、手首に装 … 続きを読む

カテゴリー: cs.HC, cs.LG | Hang-Time HAR: A Benchmark Dataset for Basketball Activity Recognition using Wrist-worn Inertial Sensors はコメントを受け付けていません

EMNS /Imz/ Corpus: An emotive single-speaker dataset for narrative storytelling in games, television and graphic novels

要約 テキスト読み上げ技術の採用の増加により、会話の文脈や感情的な調子に適応する … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, cs.MM | EMNS /Imz/ Corpus: An emotive single-speaker dataset for narrative storytelling in games, television and graphic novels はコメントを受け付けていません

The NTK approximation is valid for longer than you think

要約 二乗損失を伴うモデルのトレーニングにニューラル タンジェント カーネル ( … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | The NTK approximation is valid for longer than you think はコメントを受け付けていません

Effective Bilevel Optimization via Minimax Reformulation

要約 バイレベル最適化は、ハイパーパラメーターの最適化、データ クリーニング、メ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Effective Bilevel Optimization via Minimax Reformulation はコメントを受け付けていません

INVICTUS: Optimizing Boolean Logic Circuit Synthesis via Synergistic Learning and Search

要約 論理合成は、チップ設計の最初で最も重要なステップです。 この手順では、ハー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.LG | INVICTUS: Optimizing Boolean Logic Circuit Synthesis via Synergistic Learning and Search はコメントを受け付けていません

Deep Neural Collapse Is Provably Optimal for the Deep Unconstrained Features Model

要約 ニューラル崩壊 (NC) とは、勾配降下トレーニングの最終段階におけるディ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Deep Neural Collapse Is Provably Optimal for the Deep Unconstrained Features Model はコメントを受け付けていません

Explicit Personalization and Local Training: Double Communication Acceleration in Federated Learning

要約 Federated Learning は進化する機械学習パラダイムであり、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Explicit Personalization and Local Training: Double Communication Acceleration in Federated Learning はコメントを受け付けていません

Recovery Bounds on Class-Based Optimal Transport: A Sum-of-Norms Regularization Framework

要約 クラス構造を考慮したOTスキームを理解するための新しい理論的枠組みを開発し … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Recovery Bounds on Class-Based Optimal Transport: A Sum-of-Norms Regularization Framework はコメントを受け付けていません