月別アーカイブ: 2024年9月

EHRFL: Federated Learning Framework for Institution-Specific Model Construction using Electronic Health Records

要約 医療機関全体で電子医療記録 (EHR) の量が増加しているため、臨床予測タ … 続きを読む

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Symmetry-Enriched Learning: A Category-Theoretic Framework for Robust Machine Learning Models

要約 この原稿は、高次の対称性と圏論を機械学習に統合する新しいフレームワークを紹 … 続きを読む

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FedLF: Adaptive Logit Adjustment and Feature Optimization in Federated Long-Tailed Learning

要約 フェデレーション ラーニングは、分散機械学習におけるプライバシー保護の課題 … 続きを読む

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Model-free quantification of completeness, uncertainties, and outliers in atomistic machine learning using information theory

要約 情報の正確な記述は、トレーニング セットの作成、不確実性定量化 (UQ) … 続きを読む

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Stronger Baseline Models — A Key Requirement for Aligning Machine Learning Research with Clinical Utility

要約 機械学習 (ML) の研究は、多様なアプリケーション ドメインにわたる予測 … 続きを読む

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Characterizing Dynamical Stability of Stochastic Gradient Descent in Overparameterized Learning

要約 最新の機械学習で見られるような、過剰にパラメータ化された最適化タスクの場合 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.DS, math.PR | コメントする

UKAN: Unbound Kolmogorov-Arnold Network Accompanied with Accelerated Library

要約 この研究では、Kolmogorov-Arnold Networks (KA … 続きを読む

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Autoregressive + Chain of Thought $\simeq$ Recurrent: Recurrence’s Role in Language Models’ Computability and a Revisit of Recurrent Transformer

要約 Transformer アーキテクチャは、さまざまな言語モデリング タスク … 続きを読む

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AugTriever: Unsupervised Dense Retrieval by Scalable Data Augmentation

要約 高密度レトリバーは、テキスト検索とオープンドメインの質問応答において大幅な … 続きを読む

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Extract-and-Abstract: Unifying Extractive and Abstractive Summarization within Single Encoder-Decoder Framework

要約 Extract-then-Abstract は、抽出モデルによって特定され … 続きを読む

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