月別アーカイブ: 2024年9月

Some Results on Neural Network Stability, Consistency, and Convergence: Insights into Non-IID Data, High-Dimensional Settings, and Physics-Informed Neural Networks

要約 この論文では、機械学習における重要な課題、特に非 IID データ、分布シフ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Some Results on Neural Network Stability, Consistency, and Convergence: Insights into Non-IID Data, High-Dimensional Settings, and Physics-Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Multi-Margin Cosine Loss: Proposal and Application in Recommender Systems

要約 レコメンダー システムは、ユーザーの予測された好みに基づいてアイテムを提案 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG | Multi-Margin Cosine Loss: Proposal and Application in Recommender Systems はコメントを受け付けていません

DispaRisk: Auditing Fairness Through Usable Information

要約 機械学習アルゴリズム (ML) は、人間の生活のほぼすべての側面に影響を与 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | DispaRisk: Auditing Fairness Through Usable Information はコメントを受け付けていません

Learn2Aggregate: Supervised Generation of Chvátal-Gomory Cuts Using Graph Neural Networks

要約 混合整数線形計画法 (MILP) における Chv\’atal … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Learn2Aggregate: Supervised Generation of Chvátal-Gomory Cuts Using Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

A Primer on Variational Inference for Physics-Informed Deep Generative Modelling

要約 変分推論 (VI) は、近似ベイズ推論のための計算効率が高く、スケーラブル … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, stat.ML | A Primer on Variational Inference for Physics-Informed Deep Generative Modelling はコメントを受け付けていません

Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management

要約 深層学習または強化学習 (RL) アプローチは、近年の非常に混乱した金融市 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-fin.PM | Developing A Multi-Agent and Self-Adaptive Framework with Deep Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Risk Management はコメントを受け付けていません

Advancing Causal Inference: A Nonparametric Approach to ATE and CATE Estimation with Continuous Treatments

要約 この論文では、連続治療における平均治療効果 (ATE) と条件付き平均治療 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ML | Advancing Causal Inference: A Nonparametric Approach to ATE and CATE Estimation with Continuous Treatments はコメントを受け付けていません

DemoStart: Demonstration-led auto-curriculum applied to sim-to-real with multi-fingered robots

要約 我々は、わずかな報酬とシミュレーションでの少数のデモンストレーションのみか … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | DemoStart: Demonstration-led auto-curriculum applied to sim-to-real with multi-fingered robots はコメントを受け付けていません

A Manifold Perspective on the Statistical Generalization of Graph Neural Networks

要約 畳み込みニューラル ネットワークはグラフ上で動作するように拡張することに成 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | A Manifold Perspective on the Statistical Generalization of Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

Generalization of Graph Neural Networks is Robust to Model Mismatch

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、一般化機能によってサポー … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, eess.SP | Generalization of Graph Neural Networks is Robust to Model Mismatch はコメントを受け付けていません