月別アーカイブ: 2025年2月

Broadcasting in random recursive dags

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 一様$k$-{sc dag}は、既存のノードから一様にランダムに$k$個の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SI, stat.ML | Broadcasting in random recursive dags はコメントを受け付けていません

Stable Port-Hamiltonian Neural Networks

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 近年、人工ニューラルネットワークを用いた非線形動的システム同定は、科学と工 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Stable Port-Hamiltonian Neural Networks はコメントを受け付けていません

Distributional Diffusion Models with Scoring Rules

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは高品質の合成データを生成する。このモデルは、データが完全に破壊 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Distributional Diffusion Models with Scoring Rules はコメントを受け付けていません

Point-Level Topological Representation Learning on Point Clouds

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 トポロジカルデータ解析（TDA）により、データセットや点群のグローバルな形 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CG, cs.LG, math.AT | Point-Level Topological Representation Learning on Point Clouds はコメントを受け付けていません

Catoni Contextual Bandits are Robust to Heavy-tailed Rewards

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 典型的な文脈バンディットアルゴリズムは、各ラウンドの報酬がある固定範囲$[ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Catoni Contextual Bandits are Robust to Heavy-tailed Rewards はコメントを受け付けていません

Do Graph Diffusion Models Accurately Capture and Generate Substructure Distributions?

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルはグラフ生成タスクにおいて人気を博しているが、学習可能なグラフ分 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Do Graph Diffusion Models Accurately Capture and Generate Substructure Distributions? はコメントを受け付けていません

EasySpec: Layer-Parallel Speculative Decoding for Efficient Multi-GPU Utilization

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 投機的復号は、大規模言語モデル（Large Language Model: … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, I.2.11 | EasySpec: Layer-Parallel Speculative Decoding for Efficient Multi-GPU Utilization はコメントを受け付けていません

Deep Weight Factorization: Sparse Learning Through the Lens of Artificial Symmetries

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 スパース正則化技術は機械学習において確立されているが、$L_1$ノルムのよ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Deep Weight Factorization: Sparse Learning Through the Lens of Artificial Symmetries はコメントを受け付けていません

Decentralized Federated Learning with Model Caching on Mobile Agents

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL)は、中央サーバによって調整さ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | Decentralized Federated Learning with Model Caching on Mobile Agents はコメントを受け付けていません

Learning to generate physical ocean states: Towards hybrid climate modeling

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 海洋大循環モデルは、平衡状態に到達するために膨大な計算資源を必要とする。一 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Learning to generate physical ocean states: Towards hybrid climate modeling はコメントを受け付けていません