投稿者「jarxiv」のアーカイブ

Bayesian Pseudo Posterior Mechanism for Differentially Private Machine Learning

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

要約 差別的なプライバシー（DP）は、モデルのトレーニングにデータを使用している … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, stat.ML | Bayesian Pseudo Posterior Mechanism for Differentially Private Machine Learning はコメントを受け付けていません

Exploring the Energy Landscape of RBMs: Reciprocal Space Insights into Bosons, Hierarchical Learning and Symmetry Breaking

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

要約 深い生成モデルは、複雑な分布から学習してサンプリングする能力により、遍在し … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG | Exploring the Energy Landscape of RBMs: Reciprocal Space Insights into Bosons, Hierarchical Learning and Symmetry Breaking はコメントを受け付けていません

Formation Shape Control using the Gromov-Wasserstein Metric

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、Gromov-Wasserstein距離を使用してエージェン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MA, cs.SY, eess.SY, math.OC | Formation Shape Control using the Gromov-Wasserstein Metric はコメントを受け付けていません

SyncSDE: A Probabilistic Framework for Diffusion Synchronization

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

要約 元のドメインを超えて拡張するために、共同生成のために複数の拡散モデルを活用 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.GR, cs.LG | SyncSDE: A Probabilistic Framework for Diffusion Synchronization はコメントを受け付けていません

Consistent Multigroup Low-Rank Approximation

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

要約 マルチグループデータの一貫した低ランク近似の問題を検討します。グループ間の … 続きを読む →

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Fusion of Graph Neural Networks via Optimal Transport

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、GCNを1つのモデルに組み合わせるというアイデアを探ります。 … 続きを読む →

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Probabilistic Functional Neural Networks

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

要約 高次元機能時系列（HDFT）は、しばしば非線形トレンドと高い空間寸法によっ … 続きを読む →

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Generalizable Implicit Neural Representations via Parameterized Latent Dynamics for Baroclinic Ocean Forecasting

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

要約 メソスケールオーシャンダイナミクスは、気候システムにおいて重要な役割を果た … 続きを読む →

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ScalingNoise: Scaling Inference-Time Search for Generating Infinite Videos

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

要約 ビデオ拡散モデル（VDMS）は、高品質のビデオの生成を促進し、現在の研究は … 続きを読む →

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Nonlinear Multiple Response Regression and Learning of Latent Spaces

投稿日: 2025年3月28日 作成者: jarxiv

要約 高次元データ内の低次元の潜在的構造を特定することは、データの圧縮、ストレー … 続きを読む →

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