投稿者「jarxiv」のアーカイブ

Disentangling, Amplifying, and Debiasing: Learning Disentangled Representations for Fair Graph Neural Networks

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、ソーシャル メディアやヘ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SI | Disentangling, Amplifying, and Debiasing: Learning Disentangled Representations for Fair Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

On Local Overfitting and Forgetting in Deep Neural Networks

要約 ディープ ニューラル ネットワークでは過学習がまれに発生するため、当惑させ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | On Local Overfitting and Forgetting in Deep Neural Networks はコメントを受け付けていません

Machine learning applications in archaeological practices: a review

要約 考古学における人工知能と機械学習の応用は近年大幅に増加しており、それらは今 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Machine learning applications in archaeological practices: a review はコメントを受け付けていません

Leveraging time and parameters for nonlinear model reduction methods

要約 この論文では、例えば特定の波状問題やトランスポート支配型問題など、コルモゴ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Leveraging time and parameters for nonlinear model reduction methods はコメントを受け付けていません

Symmetry and Generalisation in Machine Learning

要約 この研究は、教師あり学習における一般化に対する不変性と等変性の影響を理解す … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Symmetry and Generalisation in Machine Learning はコメントを受け付けていません

Truthful mechanisms for linear bandit games with private contexts

要約 エージェントが個人的なコンテキストを持って順番に到着し、システムがそれに応 … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG | Truthful mechanisms for linear bandit games with private contexts はコメントを受け付けていません

Highway Graph to Accelerate Reinforcement Learning

要約 強化学習 (RL) アルゴリズムは、トレーニング効率の低さに悩まされること … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Highway Graph to Accelerate Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Stochastically Constrained Best Arm Identification with Thompson Sampling

要約 複数のパフォーマンス測定に関連付けられたアームの数が有限である場合、確率的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Stochastically Constrained Best Arm Identification with Thompson Sampling はコメントを受け付けていません

Abstracted Shapes as Tokens — A Generalizable and Interpretable Model for Time-series Classification

要約 時系列分析では、最近の研究の多くは、複数のドメインにわたる時系列の統一され … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Abstracted Shapes as Tokens — A Generalizable and Interpretable Model for Time-series Classification はコメントを受け付けていません

Learning Lipschitz Operators with respect to Gaussian Measures with Near-Optimal Sample Complexity

要約 機械学習のアイデアを使用して無限次元関数空間間のマッピングを近似する演算子 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Learning Lipschitz Operators with respect to Gaussian Measures with Near-Optimal Sample Complexity はコメントを受け付けていません