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Dual Natural Gradient Descent for Scalable Training of Physics-Informed Neural Networks
要約 自然勾配の方法は、物理学に基づいたニューラルネットワーク（PINN）のトレ … 続きを読む
Comparison of the Cox proportional hazards model and Random Survival Forest algorithm for predicting patient-specific survival probabilities in clinical trial data
要約 Cox比例ハザードモデルは、多くの場合、時間からイベントの結果を持つランダ … 続きを読む
From Continual Learning to SGD and Back: Better Rates for Continual Linear Models
要約 私たちは、オーバーパラメーター化されたモデルが共同で実現可能なタスクのセッ … 続きを読む
A Physics-Augmented GraphGPS Framework for the Reconstruction of 3D Riemann Problems from Sparse Data
要約 圧縮可能な流体の流れでは、ショック、不連続性、希少活動、およびまばらな測定 … 続きを読む
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When Shift Happens – Confounding Is to Blame
要約 分布シフトは、機械学習モデルの堅牢性と一般化能力を損なう不確実性を導入しま … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Conflicting Biases at the Edge of Stability: Norm versus Sharpness Regularization
要約 高パラメーター化されたニューラルネットワークの顕著な一般化能力について広く … 続きを読む
Stochastic Online Conformal Prediction with Semi-Bandit Feedback
要約 コンフォーマル予測は、単一のラベルの代わりにモデルをラベルの出力セットに変 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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QuForge: A Library for Qudits Simulation
要約 Quditsを備えた量子コンピューティングは、Qubitsの複数レベルへの … 続きを読む
Attribute-Efficient PAC Learning of Sparse Halfspaces with Constant Malicious Noise Rate
要約 まばらなハーフスペースの属性効率の高い学習は、機械学習理論の根本的な問題で … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Distributional Scaling for Emergent Capabilities
要約 このペーパーでは、規模の言語モデルのパフォーマンスにおける突然の突破口の性 … 続きを読む