投稿者「jarxiv」のアーカイブ

FedRIR: Rethinking Information Representation in Federated Learning

要約 ネットワークエッジのモバイルおよびWeb-of-of-of-of-of-o … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | FedRIR: Rethinking Information Representation in Federated Learning はコメントを受け付けていません

Adaptive Sensor Steering Strategy Using Deep Reinforcement Learning for Dynamic Data Acquisition in Digital Twins

要約 このペーパーでは、データ収集プロセスを最適化することにより、デジタルツイン … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, eess.SP, stat.ML | Adaptive Sensor Steering Strategy Using Deep Reinforcement Learning for Dynamic Data Acquisition in Digital Twins はコメントを受け付けていません

TinyverseGP: Towards a Modular Cross-domain Benchmarking Framework for Genetic Programming

要約 長年にわたり、Genetic Programming(GP)は進化しており … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NE, cs.SC | TinyverseGP: Towards a Modular Cross-domain Benchmarking Framework for Genetic Programming はコメントを受け付けていません

Newton-CG methods for nonconvex unconstrained optimization with Hölder continuous Hessian

要約 このホワイトペーパーでは、継続的には、高齢の連続ヘシアンを使用した2回の微 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Newton-CG methods for nonconvex unconstrained optimization with Hölder continuous Hessian はコメントを受け付けていません

Renormalized Graph Representations for Node Classification

要約 グラフニューラルネットワーク特定の解像度スケールで表されるグラフの情報を処 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.data-an | Renormalized Graph Representations for Node Classification はコメントを受け付けていません

Sidecar: A Structure-Preserving Framework for Solving Partial Differential Equations with Neural Networks

要約 神経ネットワーク(NNS)を使用して部分微分方程式(PDE)を解くことは、 … 続きを読む

カテゴリー: 35L65, 65M99, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Sidecar: A Structure-Preserving Framework for Solving Partial Differential Equations with Neural Networks はコメントを受け付けていません

$α$-Flow: A Unified Framework for Continuous-State Discrete Flow Matching Models

要約 最近の取り組みにより、フローマッチングフレームワークが個別の生成モデリング … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | $α$-Flow: A Unified Framework for Continuous-State Discrete Flow Matching Models はコメントを受け付けていません

ATHEENA: A Toolflow for Hardware Early-Exit Network Automation

要約 深いニューラルネットワークの精度、スループット、および効率の改善の継続的な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.LG | ATHEENA: A Toolflow for Hardware Early-Exit Network Automation はコメントを受け付けていません

A User’s Guide to Sampling Strategies for Sliced Optimal Transport

要約 このペーパーは、スライスした最適な輸送のためのサンプリング戦略に関するユー … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.PR | A User’s Guide to Sampling Strategies for Sliced Optimal Transport はコメントを受け付けていません

Siamese Network with Dual Attention for EEG-Driven Social Learning: Bridging the Human-Robot Gap in Long-Tail Autonomous Driving

要約 車輪付き、四葉型、またはヒューマノイドの形を備えたロボットは、構築された環 … 続きを読む

カテゴリー: cs.HC, cs.LG, cs.RO | Siamese Network with Dual Attention for EEG-Driven Social Learning: Bridging the Human-Robot Gap in Long-Tail Autonomous Driving はコメントを受け付けていません