月別アーカイブ: 2024年1月

OpenDPD: An Open-Source End-to-End Learning & Benchmarking Framework for Wideband Power Amplifier Modeling and Digital Pre-Distortion

要約 通信容量の増大に伴い、広帯域パワーアンプ(PA)の非線形性を補正するデジタ … 続きを読む

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Towards Understanding the Riemannian SGD and SVRG Flows on Wasserstein Probabilistic Space

要約 最近、リーマン多様体での最適化は、最適化コミュニティに新しい洞察を提供しま … 続きを読む

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Voxtlm: unified decoder-only models for consolidating speech recognition/synthesis and speech/text continuation tasks

要約 我々は、音声認識、音声合成、テキスト生成、音声継続という 4 つのタスクを … 続きを読む

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Finetuning Foundation Models for Joint Analysis Optimization

要約 この研究では、逐次的な最適化または再構成と分析コンポーネントの標準的なパラ … 続きを読む

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Masked Particle Modeling on Sets: Towards Self-Supervised High Energy Physics Foundation Models

要約 私たちは、高エネルギー物理学 (HEP) の科学データで使用するための、順 … 続きを読む

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Assessing Electricity Service Unfairness with Transfer Counterfactual Learning

要約 エネルギー正義は、学際的なエネルギー研究において関心が高まっている分野です … 続きを読む

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Beyond Concept Bottleneck Models: How to Make Black Boxes Intervenable?

要約 最近、解釈可能な機械学習により、生の特徴から高レベルの概念を段階的に予測し … 続きを読む

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Task structure and nonlinearity jointly determine learned representational geometry

要約 学習されたニューラル表現の有用性は、そのジオメトリが下流タスクのパフォーマ … 続きを読む

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The Power of Linear Recurrent Neural Networks

要約 リカレント ニューラル ネットワークは、時系列に対処する強力な手段です。 … 続きを読む

カテゴリー: 15A06, 62M10, 62M45, 68T05, cs.LG, cs.NE, I.2.6 | The Power of Linear Recurrent Neural Networks はコメントを受け付けていません

MMD-Regularized Unbalanced Optimal Transport

要約 最大平均不一致 (MMD) 正則化を使用して限界制約が強制される不平衡最適 … 続きを読む

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