月別アーカイブ: 2023年7月

A Context-Aware Cutting Plane Selection Algorithm for Mixed-Integer Programming

要約 混合整数計画法ソルバーで使用されている現在のカット選択アルゴリズムは、その … 続きを読む

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Boosting Backdoor Attack with A Learnable Poisoning Sample Selection Strategy

要約 データポイズニング ベースのバックドア攻撃は、ターゲット モデルのトレーニ … 続きを読む

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14 Examples of How LLMs Can Transform Materials Science and Chemistry: A Reflection on a Large Language Model Hackathon

要約 GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) は、多くの科学者の関心を集 … 続きを読む

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MaxMin-L2-SVC-NCH: A New Method to Train Support Vector Classifier with the Selection of Model’s Parameters

要約 モデルのパラメーターの選択は、サポート ベクター分類 (SVC) の適用に … 続きを読む

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Inverse Evolution Layers: Physics-informed Regularizers for Deep Neural Networks

要約 この論文では、新しいタイプの正則化を通じて偏微分方程式 (PDE) ベース … 続きを読む

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A testing-based approach to assess the clusterability of categorical data

要約 クラスタ性評価の目的は、データセット内にクラスタリング構造が存在するかどう … 続きを読む

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Using Linear Regression for Iteratively Training Neural Networks

要約 標準的な勾配ベースのバックプロパゲーションの代替として、ニューラル ネット … 続きを読む

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Higher-order topological kernels via quantum computation

要約 トポロジカル データ分析 (TDA) は、複雑なデータから有意義な洞察を抽 … 続きを読む

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Hypothesis Transfer Learning with Surrogate Classification Losses: Generalization Bounds through Algorithmic Stability

要約 仮説転移学習 (HTL) は、ソース データへのアクセスを必要とせずに、ソ … 続きを読む

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Learning Sparse Neural Networks with Identity Layers

要約 ディープ ニューラル ネットワークのスパース性は、パフォーマンスを最大化し … 続きを読む

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