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Directional anomaly detection
要約 半教師あり異常検出は、潜在的な異常は通常のトレーニング データとは異なって … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters
要約 トランスフォーマーは、さまざまなドメインにわたって優れたパフォーマンスを発 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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The Persistence of Neural Collapse Despite Low-Rank Bias: An Analytic Perspective Through Unconstrained Features
要約 最新のディープ ニューラル ネットワークは、最終層の特徴と重みが単純な構造 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Functional Gradient Flows for Constrained Sampling
要約 最近、マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) と変分推論 (VI) の統一 … 続きを読む
Uncertainty quantification for fast reconstruction methods using augmented equivariant bootstrap: Application to radio interferometry
要約 スクエアキロメートルアレイのような次世代電波干渉計の出現は、私たちの電波天 … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.IM, cs.LG
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Does equivariance matter at scale?
要約 大規模なデータセットと十分なコンピューティングが与えられた場合、各問題の構 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Resource-aware Mixed-precision Quantization for Enhancing Deployability of Transformers for Time-series Forecasting on Embedded FPGAs
要約 この研究では、リソースに制約のある組み込み FPGA (Xilinx Sp … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Impacts of floating-point non-associativity on reproducibility for HPC and deep learning applications
要約 浮動小数点の非結合性によって引き起こされる並列プログラムの実行ごとの変動は … 続きを読む
Improved convergence rate of kNN graph Laplacians
要約 グラフベースのデータ分析では、$k$-最近傍 ($k$NN) グラフが局所 … 続きを読む
(FL)$^2$: Overcoming Few Labels in Federated Semi-Supervised Learning
要約 Federated Learning (FL) は、クライアントのプライバ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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