月別アーカイブ: 2023年8月

Local Function Complexity for Active Learning via Mixture of Gaussian Processes

要約 実世界のデータの不均一性(観測ノイズ レベルの変化やソース関数の構造の複雑 … 続きを読む

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Attesting Distributional Properties of Training Data for Machine Learning

要約 機械学習 (ML) の成功に伴い、その信頼性についての懸念が高まっています … 続きを読む

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On the Limitations of Model Stealing with Uncertainty Quantification Models

要約 モデルの盗用は、元のトレーニング コストの数分の一で被害者モデルの機能を推 … 続きを読む

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Normalization Is All You Need: Understanding Layer-Normalized Federated Learning under Extreme Label Shift

要約 層正規化 (LN) は、特に基礎モデルの時代に広く採用されている深層学習手 … 続きを読む

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Physics-Informed Boundary Integral Networks (PIBI-Nets): A Data-Driven Approach for Solving Partial Differential Equations

要約 偏微分方程式 (PDE) は、力学システムにおける多くの関連現象を記述する … 続きを読む

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Generalized Bandit Regret Minimizer Framework in Imperfect Information Extensive-Form Game

要約 後悔最小化法は、2 人のプレーヤーのゼロ和不完全情報拡張形式ゲーム (II … 続きを読む

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RoCourseNet: Distributionally Robust Training of a Prediction Aware Recourse Model

要約 機械学習 (ML) モデルの反事実 (CF) 説明は、予測結果によって悪影 … 続きを読む

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Disparity, Inequality, and Accuracy Tradeoffs in Graph Neural Networks for Node Classification

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、属性付きグラフのノード … 続きを読む

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Breaking the Complexity Barrier in Compositional Minimax Optimization

要約 構成ミニマックス最適化は、強化学習のための分布的に堅牢なトレーニングやポリ … 続きを読む

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Solving PDEs on Spheres with Physics-Informed Convolutional Neural Networks

要約 物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) は、さまざまな実 … 続きを読む

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