「68Q32」カテゴリーアーカイブ

MVTamperBench: Evaluating Robustness of Vision-Language Models

投稿日: 2025年6月12日 作成者: jarxiv

要約 マルチモーダル大手言語モデル（MLLMS）は、ビデオ理解の大きな進歩を促進 … 続きを読む →

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A Theoretical Study of (Hyper) Self-Attention through the Lens of Interactions: Representation, Training, Generalization

投稿日: 2025年6月9日 作成者: jarxiv

要約 自己関節は現代の神経アーキテクチャの中核要素として浮上していますが、その理 … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T07, 90C26, cs.LG, stat.ML | A Theoretical Study of (Hyper) Self-Attention through the Lens of Interactions: Representation, Training, Generalization はコメントを受け付けていません

Agnostic Learning under Targeted Poisoning: Optimal Rates and the Role of Randomness

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、特定のテストポイントで失敗を引き起こすことを目的として、訓練例の$ … 続きを読む →

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Binarized Neural Networks Converge Toward Algorithmic Simplicity: Empirical Support for the Learning-as-Compression Hypothesis

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 ニューラルネットワークの情報複雑さの理解と制御は、機械学習の中心的な課題で … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q30, 68Q32, 68T07, cs.AI, cs.IT, cs.LG, F.1.1, math.IT | Binarized Neural Networks Converge Toward Algorithmic Simplicity: Empirical Support for the Learning-as-Compression Hypothesis はコメントを受け付けていません

Federated Domain Generalization with Data-free On-server Matching Gradient

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 ドメイン一般化（DG）は、複数の既知のソースドメインから、未知のターゲット … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, cs.AI, cs.DC, cs.LG, cs.MA, I.2.11 | Federated Domain Generalization with Data-free On-server Matching Gradient はコメントを受け付けていません

Batched Nonparametric Bandits via k-Nearest Neighbor UCB

投稿日: 2025年5月16日 作成者: jarxiv

要約 バッチ付きノンパラメトリックコンテキストバンディットでシーケンシャルな意思 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G08, 62L05, 68Q32, 68T05, cs.LG, F.2.2, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Batched Nonparametric Bandits via k-Nearest Neighbor UCB はコメントを受け付けていません

Faster, Cheaper, Better: Multi-Objective Hyperparameter Optimization for LLM and RAG Systems

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 検索拡張生成（RAG）は、大規模な言語モデル（LLM）システムを改善するた … 続きを読む →

カテゴリー: 62P30, 68Q32, 68T20, 90C29, cs.AI, cs.CL, cs.LG, G.1.6 | Faster, Cheaper, Better: Multi-Objective Hyperparameter Optimization for LLM and RAG Systems はコメントを受け付けていません

Asymptotic Optimism of Random-Design Linear and Kernel Regression Models

投稿日: 2025年4月17日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ランダム設計下で線形回帰モデルの閉じた漸近楽観主義を導き出し、そ … 続きを読む →

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The global convergence time of stochastic gradient descent in non-convex landscapes: Sharp estimates via large deviations

投稿日: 2025年3月21日 作成者: jarxiv

要約 このホワイトペーパーでは、確率的勾配降下（SGD）が一般的な非凸型損失関数 … 続きを読む →

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Make Optimization Once and for All with Fine-grained Guidance

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約 最適化（L2O）を学習することで、統合された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: 68Q32, cs.LG, I.2 | Make Optimization Once and for All with Fine-grained Guidance はコメントを受け付けていません