月別アーカイブ: 2023年5月

Echo of Neighbors: Privacy Amplification for Personalized Private Federated Learning with Shuffle Model

要約 Federated Learning は、共同トレーニングの一般的なパラダ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Echo of Neighbors: Privacy Amplification for Personalized Private Federated Learning with Shuffle Model はコメントを受け付けていません

Exact Bayesian Inference on Discrete Models via Probability Generating Functions: A Probabilistic Programming Approach

要約 我々は、離散統計モデルのための正確なベイズ推論法を提案します。これは、無限 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.PL, G.3, stat.CO, stat.ML | Exact Bayesian Inference on Discrete Models via Probability Generating Functions: A Probabilistic Programming Approach はコメントを受け付けていません

End-to-End Full-Atom Antibody Design

要約 抗体の設計は、治療法や生物学などのさまざまな分野において、不可欠だが困難な … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-bio.BM | End-to-End Full-Atom Antibody Design はコメントを受け付けていません

Vecchia Gaussian Process Ensembles on Internal Representations of Deep Neural Networks

要約 回帰タスクの場合、標準的なガウス プロセス (GP) は自然な不確実性の定 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Vecchia Gaussian Process Ensembles on Internal Representations of Deep Neural Networks はコメントを受け付けていません

Explainable Activity Recognition for Smart Home Systems

要約 スマート ホーム環境は、空間全体に設置されたさまざまなセンサーやアクチュエ … 続きを読む

カテゴリー: cs.HC, cs.LG | Explainable Activity Recognition for Smart Home Systems はコメントを受け付けていません

Algorithm Selection for Deep Active Learning with Imbalanced Datasets

要約 深層学習アプリケーションでは、ラベルの効率がますます重要な目標になっていま … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Algorithm Selection for Deep Active Learning with Imbalanced Datasets はコメントを受け付けていません

Chakra: Advancing Performance Benchmarking and Co-design using Standardized Execution Traces

要約 ベンチマークと共同設計は、ML モデル、ML ソフトウェア、次世代ハードウ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | Chakra: Advancing Performance Benchmarking and Co-design using Standardized Execution Traces はコメントを受け付けていません

Adversarial Attacks on Online Learning to Rank with Click Feedback

要約 オンライン学習によるランク付け (OLTR) は、学習エージェントが項目の … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.IR, cs.LG | Adversarial Attacks on Online Learning to Rank with Click Feedback はコメントを受け付けていません

Exact Generalization Guarantees for (Regularized) Wasserstein Distributionally Robust Models

要約 Wasserstein の分布的に堅牢な推定量は、不確実性の下での予測と意 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Exact Generalization Guarantees for (Regularized) Wasserstein Distributionally Robust Models はコメントを受け付けていません

A Policy Gradient Method for Confounded POMDPs

要約 この論文では、オフライン設定での連続状態および観測空間を伴う交絡部分観測可 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | A Policy Gradient Method for Confounded POMDPs はコメントを受け付けていません