月別アーカイブ: 2024年8月

Multi-Modal Dataset Creation for Federated Learning with DICOM Structured Reports

要約 目的: フェデレーテッド トレーニングは、多様なデータ ストレージ オプシ … 続きを読む

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Feature Clock: High-Dimensional Effects in Two-Dimensional Plots

要約 人間は高次元のデータを認識して解釈するのに苦労しています。 したがって、高 … 続きを読む

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Convergence Analysis of Natural Gradient Descent for Over-parameterized Physics-Informed Neural Networks

要約 勾配降下法 (GD) や確率的勾配降下法 (SGD) などの一次法は、ニュ … 続きを読む

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Active Learning for Level Set Estimation Using Randomized Straddle Algorithms

要約 レベル セット推定 (LSE) は、関数が指定されたしきい値を超える (ま … 続きを読む

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TSC: A Simple Two-Sided Constraint against Over-Smoothing

要約 グラフ畳み込みニューラル ネットワーク (GCN) は、リレーショナル デ … 続きを読む

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Towards Optimal Sobolev Norm Rates for the Vector-Valued Regularized Least-Squares Algorithm

要約 $L_2$ と仮説空間 (ベクトル値再現カーネル ヒルベルト空間とみなしま … 続きを読む

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RELIEF: Reinforcement Learning Empowered Graph Feature Prompt Tuning

要約 「事前トレーニング、プロンプト」パラダイムの出現により、自然言語処理 (N … 続きを読む

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Convergence Conditions for Stochastic Line Search Based Optimization of Over-parametrized Models

要約 この論文では、通常は内挿条件を満たす、オーバーパラメータ化されたモデルのフ … 続きを読む

カテゴリー: 65K05, 68T07, 90C06, 90C26, 90C30, cs.LG, math.OC | Convergence Conditions for Stochastic Line Search Based Optimization of Over-parametrized Models はコメントを受け付けていません

FedBAT: Communication-Efficient Federated Learning via Learnable Binarization

要約 フェデレーテッド ラーニングは、ユーザーのプライバシーを暴露することなく大 … 続きを読む

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Masked Random Noise for Communication Efficient Federaetd Learning

要約 フェデレーション ラーニングは、データ プライバシーを効果的に保護する有望 … 続きを読む

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