月別アーカイブ: 2024年7月

Quantifying the value of positive transfer: An experimental case study

要約 構造健全性モニタリングに対する従来のアプローチでは、ラベル付きデータの可用 … 続きを読む

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Improving GBDT Performance on Imbalanced Datasets: An Empirical Study of Class-Balanced Loss Functions

要約 クラスの不均衡は、機械学習、特に表形式のデータ分類タスクにおいて依然として … 続きを読む

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Frontiers of Deep Learning: From Novel Application to Real-World Deployment

要約 ディープラーニングは、自然言語処理や画像処理からデータ分析や推奨システムに … 続きを読む

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Regularized KL-Divergence for Well-Defined Function-Space Variational Inference in Bayesian neural networks

要約 ベイジアン ニューラル ネットワーク (BNN) は、ニューラル ネットワ … 続きを読む

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HiPPO-Prophecy: State-Space Models can Provably Learn Dynamical Systems in Context

要約 この研究では、状態空間モデル (SSM) のコンテキスト内学習機能を調査し … 続きを読む

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Efficient Neural Network Approaches for Conditional Optimal Transport with Applications in Bayesian Inference

要約 静的および動的条件付き最適トランスポート (COT) 問題の解を近似する … 続きを読む

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Bounding the Excess Risk for Linear Models Trained on Marginal-Preserving, Differentially-Private, Synthetic Data

要約 機械学習 (ML) の使用の増加により、ML モデルによってトレーニング … 続きを読む

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Jumping Ahead: Improving Reconstruction Fidelity with JumpReLU Sparse Autoencoders

要約 スパース オートエンコーダ (SAE) は、言語モデル (LM) のアクテ … 続きを読む

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MaSS: Multi-attribute Selective Suppression for Utility-preserving Data Transformation from an Information-theoretic Perspective

要約 大規模なデータセットの豊かさが増すことは、機械学習テクノロジーの急速な進歩 … 続きを読む

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PolyFormer: Scalable Node-wise Filters via Polynomial Graph Transformer

要約 スペクトル グラフ ニューラル ネットワークは、グラフ表現の学習において優 … 続きを読む

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