月別アーカイブ: 2023年5月

GPS++: Reviving the Art of Message Passing for Molecular Property Prediction

要約 我々は、分子特性予測のためのメッセージパッシングニューラルネットワークとグ … 続きを読む

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Towards Convergence Rates for Parameter Estimation in Gaussian-gated Mixture of Experts

要約 元々アンサンブル学習のためのニューラルネットワークとして導入されたMixt … 続きを読む

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A Comprehensive Survey on Model Quantization for Deep Neural Networks

要約 近年のディープニューラルネットワークによる機械学習の進歩は著しいものがあり … 続きを読む

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Fisher Information Embedding for Node and Graph Learning

要約 グラフアテンションネットワーク(GAT)などのアテンションベースのグラフニ … 続きを読む

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AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners

要約 拡散モデルは多くのタスクで強力な生成能力を発揮しており、オフライン強化学習 … 続きを読む

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MoMo: Momentum Models for Adaptive Learning Rates

要約 我々は、どのような運動量法でも使用できる新しい適応的な学習率を提示する。こ … 続きを読む

カテゴリー: 15B52, 62L20, 65Y20, 68W20, 68W40, 74S60, 90C06, 90C53, cs.LG, G.1.6, math.OC | MoMo: Momentum Models for Adaptive Learning Rates はコメントを受け付けていません

Hierarchical Bayesian Modelling for Knowledge Transfer Across Engineering Fleets via Multitask Learning

要約 インフラストラクチャーの予測モデルを構築する際に、データの希少性に対処する … 続きを読む

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Should Bank Stress Tests Be Fair?

要約 規制当局のストレステストは、米国の最大手銀行における資本要件を設定するため … 続きを読む

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Lower Bounds and Accelerated Algorithms in Distributed Stochastic Optimization with Communication Compression

要約 大規模な分散確率最適化において、計算ノード間でやりとりされる情報量を減らし … 続きを読む

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Linear Classifiers Under Infinite Imbalance

要約 一方のクラスのサンプルサイズが無限に増加し、他方のクラスのサンプルサイズは … 続きを読む

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