月別アーカイブ: 2024年4月

A Universal Metric of Dataset Similarity for Cross-silo Federated Learning

要約 Federated Learning は、データを共有せずに協調的なモデル … 続きを読む

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Optimal time sampling in physics-informed 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、科学計算アプ … 続きを読む

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Size and depth of monotone neural networks: interpolation and approximation

要約 すべての重み (バイアス以外) が負でない、しきい値ゲートを備えた単調ニュ … 続きを読む

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The Landscape of Unfolding with Machine Learning

要約 機械学習による最近のイノベーションにより、ビニングを行わずにデータを展開し … 続きを読む

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Safe Reach Set Computation via Neural Barrier Certificates

要約 我々は、自律システムのオンライン安全性検証のための新しい技術を紹介します。 … 続きを読む

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Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries

要約 複雑な量子プロセスの学習は、量子ベンチマーク、暗号解析、変分量子アルゴリズ … 続きを読む

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A supplemental investigation of non-linearity in quantum generative models with respect to simulatability and optimization

要約 最近の研究では、生成モデリングのための量子回路に、成功するまで繰り返し(R … 続きを読む

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Fast Quantum Process Tomography via Riemannian Gradient Descent

要約 制約付き最適化は、量子物理学および量子情報科学の分野で重要な役割を果たして … 続きを読む

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Learning Mixtures of Gaussians Using Diffusion Models

要約 準多項式 ($O(n^{\text{ 最小重みの仮定の下での、poly l … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Learning Mixtures of Gaussians Using Diffusion Models はコメントを受け付けていません

Emergent specialization from participation dynamics and multi-learner retraining

要約 多くのオンライン サービスはデータ駆動型です。ユーザーの行動はシステムのパ … 続きを読む

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