月別アーカイブ: 2025年3月

Incentivizing Truthful Collaboration in Heterogeneous Federated Learning

要約 Federated Learning(FL)は、RAWデータの代わりに勾配 … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG, stat.ML | Incentivizing Truthful Collaboration in Heterogeneous Federated Learning はコメントを受け付けていません

Beyond Canonicalization: How Tensorial Messages Improve Equivariant Message Passing

要約 幾何学的な深い学習の多数のアプリケーションでは、研究されたシステムは空間的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Beyond Canonicalization: How Tensorial Messages Improve Equivariant Message Passing はコメントを受け付けていません

Dashing for the Golden Snitch: Multi-Drone Time-Optimal Motion Planning with Multi-Agent Reinforcement Learning

要約 自律的なドローンの最近の革新により、単一ドローン構成での時間最適飛行が促進 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | Dashing for the Golden Snitch: Multi-Drone Time-Optimal Motion Planning with Multi-Agent Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Capability-Aware Shared Hypernetworks for Flexible Heterogeneous Multi-Robot Coordination

要約 最近の進歩により、異種のマルチロボットチームが複雑で効果的な調整を学ぶこと … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.MA | Capability-Aware Shared Hypernetworks for Flexible Heterogeneous Multi-Robot Coordination はコメントを受け付けていません

MDP Geometry, Normalization and Reward Balancing Solvers

要約 マルコフ決定プロセス(MDP)の新しい幾何学的解釈を、ポリシーに関するアク … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | MDP Geometry, Normalization and Reward Balancing Solvers はコメントを受け付けていません

It’s My Data Too: Private ML for Datasets with Multi-User Training Examples

要約 ユーザーレベルの差動プライバシー(DP)を使用したモデルトレーニングのアル … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | It’s My Data Too: Private ML for Datasets with Multi-User Training Examples はコメントを受け付けていません

Deterministic Global Optimization of the Acquisition Function in Bayesian Optimization: To Do or Not To Do?

要約 ガウスプロセスを使用したベイジアン最適化(BO)は、収集機能の最適化に依存 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Deterministic Global Optimization of the Acquisition Function in Bayesian Optimization: To Do or Not To Do? はコメントを受け付けていません

Exploring Code Language Models for Automated HLS-based Hardware Generation: Benchmark, Infrastructure and Analysis

要約 コード生成の最近の進歩により、PythonやC ++などの汎用プログラミン … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.LG, cs.SE | Exploring Code Language Models for Automated HLS-based Hardware Generation: Benchmark, Infrastructure and Analysis はコメントを受け付けていません

MMBind: Unleashing the Potential of Distributed and Heterogeneous Data for Multimodal Learning in IoT

要約 マルチモーダルセンシングシステムは、さまざまな現実世界のアプリケーションで … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | MMBind: Unleashing the Potential of Distributed and Heterogeneous Data for Multimodal Learning in IoT はコメントを受け付けていません

Generative Adversarial Networks for High-Dimensional Item Factor Analysis: A Deep Adversarial Learning Algorithm

要約 深い学習と表現学習の進歩により、より効率的で正確なパラメーター推定を可能に … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Generative Adversarial Networks for High-Dimensional Item Factor Analysis: A Deep Adversarial Learning Algorithm はコメントを受け付けていません