月別アーカイブ: 2025年2月

Generating Samples to Question Trained Models

要約 機械学習モデルがどのように動作するかを調査する必要性が高まっています。 こ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Generating Samples to Question Trained Models はコメントを受け付けていません

iLOCO: Distribution-Free Inference for Feature Interactions

要約 特徴の重要性測定は広く研究されており、モデルの動作を理解し、機能の選択を導 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | iLOCO: Distribution-Free Inference for Feature Interactions はコメントを受け付けていません

EfficientLLM: Scalable Pruning-Aware Pretraining for Architecture-Agnostic Edge Language Models

要約 スケーリング法則によって駆動される最新の大手言語モデル(LLM)は、大きな … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | EfficientLLM: Scalable Pruning-Aware Pretraining for Architecture-Agnostic Edge Language Models はコメントを受け付けていません

A Family of Distributions of Random Subsets for Controlling Positive and Negative Dependence

要約 正と負の依存性は、ランダムサブセットの魅力的で反発的な挙動を特徴付ける基本 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | A Family of Distributions of Random Subsets for Controlling Positive and Negative Dependence はコメントを受け付けていません

RAILS: Risk-Aware Iterated Local Search for Joint SLA Decomposition and Service Provider Management in Multi-Domain Networks

要約 第5世代(5G)テクノロジーの出現により、モバイルネットワークがマルチサー … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NI | RAILS: Risk-Aware Iterated Local Search for Joint SLA Decomposition and Service Provider Management in Multi-Domain Networks はコメントを受け付けていません

Quantile Multi-Armed Bandits with 1-bit Feedback

要約 この論文では、リスク感受性とコミュニケーションの制約の要素を含むベストアー … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Quantile Multi-Armed Bandits with 1-bit Feedback はコメントを受け付けていません

Conformalized Strategy-Proof Auctions

要約 オークションは、売り手の収益を最大化し、買い手間の真実の入札を確保するため … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG | Conformalized Strategy-Proof Auctions はコメントを受け付けていません

No Trick, No Treat: Pursuits and Challenges Towards Simulation-free Training of Neural Samplers

要約 サンプリングの問題を検討します。ここでは、密度が正規化定数までしか知られて … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | No Trick, No Treat: Pursuits and Challenges Towards Simulation-free Training of Neural Samplers はコメントを受け付けていません

Neumann eigenmaps for landmark embedding

要約 Neumann Eigenmaps(Neumaps)は、ランドマークを使用 … 続きを読む

カテゴリー: 62M15, 65C50, 68T10, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.ML, stat.TH | Neumann eigenmaps for landmark embedding はコメントを受け付けていません

Adaptive Reconstruction for Graph Neural Networks

要約 グラフニューラルネットワーク(GNNS)は、グラフ表現の半監視学習において … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Adaptive Reconstruction for Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません