月別アーカイブ: 2025年1月

Towards Physically Interpretable World Models: Meaningful Weakly Supervised Representations for Visual Trajectory Prediction

要約 深い学習モデルは、複雑なシステムでの知覚、予測、および制御のためにますます … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Towards Physically Interpretable World Models: Meaningful Weakly Supervised Representations for Visual Trajectory Prediction はコメントを受け付けていません

Towards understanding the bias in decision trees

要約 不均衡なデータから学習する際には、機械学習モデルが多数派(またはネガティブ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Towards understanding the bias in decision trees はコメントを受け付けていません

CENTS: Generating synthetic electricity consumption time series for rare and unseen scenarios

要約 大規模生成モデリングの最近のブレークスルーは、自然言語、コンピュータービジ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | CENTS: Generating synthetic electricity consumption time series for rare and unseen scenarios はコメントを受け付けていません

Two-Timescale Gradient Descent Ascent Algorithms for Nonconvex Minimax Optimization

要約 $ \ min_ \ textbf {x} \ max _ {\ text … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Two-Timescale Gradient Descent Ascent Algorithms for Nonconvex Minimax Optimization はコメントを受け付けていません

Graph Neural Network Based Hybrid Beamforming Design in Wideband Terahertz MIMO-OFDM Systems

要約 6Gワイヤレステクノロジーは、高度に方向性のあるビームフォーミングによって … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NI, eess.SP | Graph Neural Network Based Hybrid Beamforming Design in Wideband Terahertz MIMO-OFDM Systems はコメントを受け付けていません

Implicit Bias in Matrix Factorization and its Explicit Realization in a New Architecture

要約 マトリックス因数分解の勾配降下は、ほぼ低いランクのソリューションに対して暗 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Implicit Bias in Matrix Factorization and its Explicit Realization in a New Architecture はコメントを受け付けていません

Tailored Forecasting from Short Time Series via Meta-learning

要約 機械学習(ML)モデルは、時シリーズデータから未知のシステムのダイナミクス … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, physics.comp-ph | Tailored Forecasting from Short Time Series via Meta-learning はコメントを受け付けていません

Towards Cross-Tokenizer Distillation: the Universal Logit Distillation Loss for LLMs

要約 コスト、待ち時間の制限、ハードウェアのアクセシビリティなどの制約により、ほ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Towards Cross-Tokenizer Distillation: the Universal Logit Distillation Loss for LLMs はコメントを受け付けていません

Parametric Retrieval Augmented Generation

要約 検索された生成(RAG)技術は、幻覚、時代遅れの知識、ドメイン適応などの問 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR | Parametric Retrieval Augmented Generation はコメントを受け付けていません

BiMix: A Bivariate Data Mixing Law for Language Model Pretraining

要約 大規模な言語モデルは、さまざまなタスクにわたって顕著な能力を実証しており、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | BiMix: A Bivariate Data Mixing Law for Language Model Pretraining はコメントを受け付けていません