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Teaching Large Language Models to Reason with Reinforcement Learning
要約 人間のフィードバックからの強化学習 (\textbf{RLHF}) は、L … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Teaching Large Language Models to Reason with Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません
LibCity: A Unified Library Towards Efficient and Comprehensive Urban Spatial-Temporal Prediction
要約 深層学習技術が進歩し、より多くの都市の時空間データが蓄積されるにつれて、都 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
LibCity: A Unified Library Towards Efficient and Comprehensive Urban Spatial-Temporal Prediction はコメントを受け付けていません
On the Out-of-Distribution Coverage of Combining Split Conformal Prediction and Bayesian Deep Learning
要約 ベイジアンディープラーニングと等角予測は、機械学習システムにおける不確実性 … 続きを読む
End-to-end Conditional Robust Optimization
要約 コンテキスト最適化 (CO) の分野では、機械学習と最適化を統合して、不確 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Regression modelling of spatiotemporal extreme U.S. wildfires via partially-interpretable neural networks
要約 多くの環境設定におけるリスク管理には、極端な現象を引き起こすメカニズムを理 … 続きを読む
RECOMBINER: Robust and Enhanced Compression with Bayesian Implicit Neural Representations
要約 COMpression with Bayesian Implicit NE … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Analysis of Systems’ Performance in Natural Language Processing Competitions
要約 科学技術分野では、共同コンテストが人気を集めています。 これらのコンペには … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Who Are We Missing? A Principled Approach to Characterizing the Underrepresented Population
要約 ランダム化比較試験（RCT）は、因果関係を理解するための基礎として機能しま … 続きを読む
Implicit regularization of multi-task learning and finetuning in overparameterized neural networks
要約 この研究では、複数のタスクを同時学習 (マルチタスク学習、MTL) または … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Implicit regularization of multi-task learning and finetuning in overparameterized neural networks はコメントを受け付けていません
On the expressivity of bi-Lipschitz normalizing flows
要約 関数とその逆関数の両方が有界リプシッツ定数を持つ場合、可逆関数は双リプシッ … 続きを読む