68T05」カテゴリーアーカイブ

Superhuman Artificial Intelligence Can Improve Human Decision Making by Increasing Novelty

要約 タイトル:超人工知能は革新性の向上によって人間の意思決定を改善できる 要約 … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 68T05, 68T35, 68T99, cs.AI, econ.GN, I.2.0, q-fin.EC | Superhuman Artificial Intelligence Can Improve Human Decision Making by Increasing Novelty はコメントを受け付けていません

Localisation of Regularised and Multiview Support Vector Machine Learning

要約 タイトル: 正則化およびマルチビューサポートベクターマシン学習のローカリゼ … 続きを読む

カテゴリー: 46E22, 46G05, 68T05, cs.LG, math.FA | Localisation of Regularised and Multiview Support Vector Machine Learning はコメントを受け付けていません

FedPNN: One-shot Federated Classification via Evolving Clustering Method and Probabilistic Neural Network hybrid

要約 タイトル:FedPNN:進化するクラスタリング方法と確率ニューラルネットワ … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 68T07, cs.AI, cs.LG, I.2.11 | FedPNN: One-shot Federated Classification via Evolving Clustering Method and Probabilistic Neural Network hybrid はコメントを受け付けていません

Randomized Sharpness-Aware Training for Boosting Computational Efficiency in Deep Learning

要約 タイトル:深層学習の計算効率を向上させるためのランダム化シャープネス認識ト … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, cs.AI, cs.LG, I.2.10 | Randomized Sharpness-Aware Training for Boosting Computational Efficiency in Deep Learning はコメントを受け付けていません

EPINN-NSE: Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Solving Navier-Stokes Equations

要約 【タイトル】EPINN-NSE:拡張された物理情報付きニューラルネットワー … 続きを読む

カテゴリー: 35Q35, 65M99, 68T05, cs.AI, physics.comp-ph | EPINN-NSE: Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Solving Navier-Stokes Equations はコメントを受け付けていません

On the universal approximation property of radial basis function neural networks

要約 タイトル:径領域基底関数ニューラルネットワークの普遍近似特性について 要約 … 続きを読む

カテゴリー: 41A30, 41A63, 68T05, 92B20, cs.LG, stat.ML | On the universal approximation property of radial basis function neural networks はコメントを受け付けていません

On the existence of minimizers in shallow residual ReLU neural network optimization landscapes

要約 勾配降下 (GD) ベースのアルゴリズムの多くの数学的収束結果は、GD プ … 続きを読む

カテゴリー: 41A50, 68T05, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC, stat.ML | On the existence of minimizers in shallow residual ReLU neural network optimization landscapes はコメントを受け付けていません

Learning Topology-Specific Experts for Molecular Property Prediction

要約 最近、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) が分子特性の予測に適用 … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, cs.AI, cs.LG, q-bio.QM | Learning Topology-Specific Experts for Molecular Property Prediction はコメントを受け付けていません

Streamlining models with explanations in the learning loop

要約 いくつかの説明可能な AI メソッドを使用すると、機械学習のユーザーは、ブ … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, cs.LG, I.2.6 | Streamlining models with explanations in the learning loop はコメントを受け付けていません

Multilevel Objective-Function-Free Optimization with an Application to Neural Networks Training

要約 目的関数の評価を必要としない、制約のない非線形最適化のためのマルチレベル … 続きを読む

カテゴリー: 49K20, 65M55, 65Y20, 68Q25, 68T05, 90C26, 90C30, cs.AI, cs.CC, F.2.1; G.1.8; I.2.5, math.OC | Multilevel Objective-Function-Free Optimization with an Application to Neural Networks Training はコメントを受け付けていません