49Q22」カテゴリーアーカイブ

Controlling Language and Diffusion Models by Transporting Activations

要約 大規模な生成モデルの機能が向上し、その導入がますます広範囲に行われるように … 続きを読む

カテゴリー: 49Q22, 68T07, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | Controlling Language and Diffusion Models by Transporting Activations はコメントを受け付けていません

Controlling Language and Diffusion Models by Transporting Activations

要約 大規模な生成モデルの機能が向上し、その導入がますます広範囲に行われるように … 続きを読む

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Normalizing flows as approximations of optimal transport maps via linear-control neural ODEs

要約 「フローの正規化」という用語は、ディープ ニューラル ネットワークを使用し … 続きを読む

カテゴリー: 34H05, 49J45, 49M05, 49Q22, cs.LG, math.OC | Normalizing flows as approximations of optimal transport maps via linear-control neural ODEs はコメントを受け付けていません

Modelling Global Trade with Optimal Transport

要約 世界貿易は、輸送コストや関税などの具体的な変数だけでなく、政治的および経済 … 続きを読む

カテゴリー: 49Q22, 90B06, 91B70, cs.LG, G.3, math.OC, stat.ML | Modelling Global Trade with Optimal Transport はコメントを受け付けていません

Manifold learning in Wasserstein space

要約 この論文は、Wasserstein-2 距離 $\mathrm{W} で計 … 続きを読む

カテゴリー: 41A65, 49Q22, 53Z50, 58B20, cs.LG, math.DG, stat.ML | Manifold learning in Wasserstein space はコメントを受け付けていません

One-shot Generative Data Augmentation with Bounded Divergence for UAV Identification in Limited RF Environments

要約 この研究では、無人航空機 (UAV) におけるサイバーセキュリティの差し迫 … 続きを読む

カテゴリー: 49Q22, 68T37, cs.CR, cs.LG, I.2.6, stat.AP, stat.ML | One-shot Generative Data Augmentation with Bounded Divergence for UAV Identification in Limited RF Environments はコメントを受け付けていません

Approximation Theory, Computing, and Deep Learning on the Wasserstein Space

要約 有限サンプルから無限次元空間の関数を近似するという課題は、手ごわいものとし … 続きを読む

カテゴリー: 28A33, 33F05, 46E36, 49Q22, 68T07, cs.LG, math.FA, math.OC | Approximation Theory, Computing, and Deep Learning on the Wasserstein Space はコメントを受け付けていません

Optimal transport for automatic alignment of untargeted metabolomic data

要約 液体クロマトグラフィー質量分析 (LC-MS) による非標的メタボローム … 続きを読む

カテゴリー: 49Q22, 92C40, cs.LG, G.3, q-bio.QM | Optimal transport for automatic alignment of untargeted metabolomic data はコメントを受け付けていません

Covariance alignment: from maximum likelihood estimation to Gromov-Wasserstein

要約 特徴アライメント手法は、データのプール、アノテーション、比較のために多くの … 続きを読む

カテゴリー: 05C60, 49Q22, 62R07, 90B80, cs.LG, G.3, math.ST, Primary 62C20, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Covariance alignment: from maximum likelihood estimation to Gromov-Wasserstein はコメントを受け付けていません

Approximation Theory, Computing, and Deep Learning on the Wasserstein Space

要約 有限サンプルから無限次元空間の関数を近似するという課題は、手ごわいものとし … 続きを読む

カテゴリー: 28A33, 33F05, 46E36, 49Q22, 68T07, cs.LG, math.FA, math.OC | Approximation Theory, Computing, and Deep Learning on the Wasserstein Space はコメントを受け付けていません