月別アーカイブ: 2024年9月

A Fisher-Rao gradient flow for entropic mean-field min-max games

要約 勾配フローは、機械学習の多くの問題に対処する上で重要な役割を果たします。 … 続きを読む

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Understanding the Effects of the Baidu-ULTR Logging Policy on Two-Tower Models

要約 ULTR (Unbiased Learning to Rank) タスクの … 続きを読む

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Handling Long-Term Safety and Uncertainty in Safe Reinforcement Learning

要約 安全性は、現実世界のロボットへの強化学習技術の導入を妨げる重要な問題の 1 … 続きを読む

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Extended Deep Submodular Functions

要約 ニューラル ネットワークで表現可能な、拡張ディープ サブモジュラー関数 ( … 続きを読む

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Cartan moving frames and the data manifolds

要約 この論文の目的は、カルタン移動フレームの言語を使用して、データ情報計量とデ … 続きを読む

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A geometric view on probabilistically robust learning

要約 ディープ ニューラル ネットワークは、多くの分類タスクで超人間的なパフォー … 続きを読む

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Fitting Multilevel Factor Models

要約 マルチレベル低ランク (MLR) 行列~\cite{parshakova2 … 続きを読む

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Adaptive Step Sizes for Preconditioned Stochastic Gradient Descent

要約 この論文では、数値的に追跡可能であると特定された量、つまり勾配のリプシッツ … 続きを読む

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Unsupervised Domain Adaptation Via Data Pruning

要約 トレーニング データから慎重に選択された例を削除することが、機械学習モデル … 続きを読む

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Calibration Error for Decision Making

要約 キャリブレーションにより、意思決定者は予測を確率として確実に解釈できるよう … 続きを読む

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