「cs.CC」カテゴリーアーカイブ

Causal Discovery under Latent Class Confounding

投稿日: 2023年11月14日 作成者: jarxiv

要約 有向非循環グラフは、システムの因果構造をモデル化するために使用されます。 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CC, cs.LG, math.ST, stat.TH | Causal Discovery under Latent Class Confounding はコメントを受け付けていません

Information-theoretic generalization bounds for learning from quantum data

投稿日: 2023年11月10日 作成者: jarxiv

要約 学習タスクは、量子情報と計算においてますます重要な役割を果たします。 それ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CC, cs.IT, cs.LG, math.IT, quant-ph | Information-theoretic generalization bounds for learning from quantum data はコメントを受け付けていません

Inference for Probabilistic Dependency Graphs

投稿日: 2023年11月10日 作成者: jarxiv

要約 確率的依存関係グラフ (PDG) は、ベイジアン ネットワークとファクター … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CC, cs.DS, math.PR | Inference for Probabilistic Dependency Graphs はコメントを受け付けていません

On the accuracy and efficiency of group-wise clipping in differentially private optimization

投稿日: 2023年10月31日 作成者: jarxiv

要約 最近の進歩により、特に数百万から数十億のパラメータを持つ大規模なビジョンお … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CC, cs.CR, cs.LG | On the accuracy and efficiency of group-wise clipping in differentially private optimization はコメントを受け付けていません

On Classifying Continuous Constraint Satisfaction Problems

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 連続制約充足問題 (CCSP) は、区間領域 $U \subset \ma … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CC, cs.CG, cs.CL, cs.DM, cs.DS | On Classifying Continuous Constraint Satisfaction Problems はコメントを受け付けていません

Recurrent Neural Language Models as Probabilistic Finite-state Automata

投稿日: 2023年10月20日 作成者: jarxiv

要約 よく理解されている形式主義の観点から言語モデル (LM) を研究することで … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CC, cs.CL, cs.LG | Recurrent Neural Language Models as Probabilistic Finite-state Automata はコメントを受け付けていません

The Expresssive Power of Transformers with Chain of Thought

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 最近の理論的研究により、グラフ内の 2 つのノードが接続されているかどうか … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CC, cs.CL, cs.LG, cs.LO | The Expresssive Power of Transformers with Chain of Thought はコメントを受け付けていません

The Computational Complexity of Finding Stationary Points in Non-Convex Optimization

投稿日: 2023年10月16日 作成者: jarxiv

要約 非凸であるが滑らかな目的関数 $f$ の近似静止点、つまり勾配がほぼゼロで … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CC, cs.LG, math.OC, stat.ML | The Computational Complexity of Finding Stationary Points in Non-Convex Optimization はコメントを受け付けていません

How to Capture Higher-order Correlations? Generalizing Matrix Softmax Attention to Kronecker Computation

投稿日: 2023年10月9日 作成者: jarxiv

要約 古典的なトランスフォーマー アテンション スキームでは、3 つの $n \ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CC, cs.CL, cs.DS, cs.LG, stat.ML | How to Capture Higher-order Correlations? Generalizing Matrix Softmax Attention to Kronecker Computation はコメントを受け付けていません

Distributional PAC-Learning from Nisan’s Natural Proofs

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 (要約) Carmosino et al. (2016) は、\Lambd … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CC, cs.LG | Distributional PAC-Learning from Nisan’s Natural Proofs はコメントを受け付けていません