cs.CC」カテゴリーアーカイブ

On the Complexity of SHAP-Score-Based Explanations: Tractability via Knowledge Compilation and Non-Approximability Results

要約 機械学習では、$\mathsf{SHAP}$ スコアは Shapley 値 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC | On the Complexity of SHAP-Score-Based Explanations: Tractability via Knowledge Compilation and Non-Approximability Results はコメントを受け付けていません

A Complete Expressiveness Hierarchy for Subgraph GNNs via Subgraph Weisfeiler-Lehman Tests

要約 最近、サブグラフ GNN は、表現力豊かなグラフ ニューラル ネットワーク … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.GT, cs.LG | A Complete Expressiveness Hierarchy for Subgraph GNNs via Subgraph Weisfeiler-Lehman Tests はコメントを受け付けていません

The Descriptive Complexity of Graph Neural Networks

要約 ブール回路の複雑さと記述の複雑さの観点から、グラフ ニューラル ネットワー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.LG, cs.LO | The Descriptive Complexity of Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

The Parallelism Tradeoff: Limitations of Log-Precision Transformers

要約 現代の NLP では遍在しているにもかかわらず、Transformer ニ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.CL | The Parallelism Tradeoff: Limitations of Log-Precision Transformers はコメントを受け付けていません

The Complexity of Gradient Descent: CLS = PPAD $\cap$ PLS

要約 有界凸多領域に対してGradient Descentを行うことで解決できる … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.LG, math.OC | The Complexity of Gradient Descent: CLS = PPAD $\cap$ PLS はコメントを受け付けていません

Spacetime-Efficient Low-Depth Quantum State Preparation with Applications

要約 任意の量子状態を準備するための新しい決定論的方法を提案し、それが従来の方法 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.LG, quant-ph | Spacetime-Efficient Low-Depth Quantum State Preparation with Applications はコメントを受け付けていません

Strategy Complexity of Point Payoff, Mean Payoff and Total Payoff Objectives in Countable MDPs

要約 実数値の遷移報酬を持つ可算無限マルコフ決定過程(MDP)を研究する。各無限 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC, cs.GT, math.PR | Strategy Complexity of Point Payoff, Mean Payoff and Total Payoff Objectives in Countable MDPs はコメントを受け付けていません

Generative Models of Huge Objects

要約 この作業は、単一の指数サイズの組み合わせオブジェクトと区別できない明示的な … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.CR, cs.DS, cs.LG | Generative Models of Huge Objects はコメントを受け付けていません

Find a witness or shatter: the landscape of computable PAC learning

要約 この論文は、最近の論文からの 3 つの未解決の問題を解決することにより、C … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.LG, math.LO, stat.ML | Find a witness or shatter: the landscape of computable PAC learning はコメントを受け付けていません

The Parallelism Tradeoff: Limitations of Log-Precision Transformers

要約 現代の NLP では遍在しているにもかかわらず、Transformer ニ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.CL | The Parallelism Tradeoff: Limitations of Log-Precision Transformers はコメントを受け付けていません