cs.CC」カテゴリーアーカイブ

CausalQuest: Collecting Natural Causal Questions for AI Agents

要約 人間には因果関係を探ろうとする生来の本能があります。 好奇心や特定の目標に … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC, cs.CL, cs.LG | CausalQuest: Collecting Natural Causal Questions for AI Agents はコメントを受け付けていません

Models That Prove Their Own Correctness

要約 関心のある特定の入力に対する学習済みモデルの正確性をどのように信頼できるで … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.LG, cs.SE | Models That Prove Their Own Correctness はコメントを受け付けていません

Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems

要約 一連の中間ステップ、別名思考連鎖 (CoT) を生成するようにモデルに指示 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.LG, stat.ML | Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems はコメントを受け付けていません

Noise-tolerant learnability of shallow quantum circuits from statistics and the cost of quantum pseudorandomness

要約 この研究では、近い将来の未知の量子回路の学習可能性を研究します。 私たちは … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.CR, cs.LG, quant-ph | Noise-tolerant learnability of shallow quantum circuits from statistics and the cost of quantum pseudorandomness はコメントを受け付けていません

Submodular Information Selection for Hypothesis Testing with Misclassification Penalties

要約 仮説検証/分類タスクに最適な情報ソースのサブセットを選択するという問題を考 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.OC, stat.ML | Submodular Information Selection for Hypothesis Testing with Misclassification Penalties はコメントを受け付けていません

Learning low-degree quantum objects

要約 $\ell_2$- distance で $\varepsilon$-er … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.DS, cs.LG, math.FA, quant-ph | Learning low-degree quantum objects はコメントを受け付けていません

Solving Quantified Boolean Formulas with Few Existential Variables

要約 定量化されたブール式 (QBF) 問題は、一般に PSPACE 完全性の原 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC | Solving Quantified Boolean Formulas with Few Existential Variables はコメントを受け付けていません

Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems

要約 一連の中間ステップ、別名思考連鎖 (CoT) を生成するようにモデルに指示 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.LG, stat.ML | Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems はコメントを受け付けていません

Efficient and Near-Optimal Noise Generation for Streaming Differential Privacy

要約 差分非公開(DP)継続計数のタスクでは、インクリメントのストリームを受け取 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.CR, cs.DS, cs.LG | Efficient and Near-Optimal Noise Generation for Streaming Differential Privacy はコメントを受け付けていません

Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries

要約 複雑な量子プロセスの学習は、量子ベンチマーク、暗号解析、変分量子アルゴリズ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.LG, quant-ph | Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries はコメントを受け付けていません