cs.DS」カテゴリーアーカイブ

Rethink Tree Traversal

要約 行列計算の言語でバイナリ決定木のトラバーサルを実装する方法を示します。 私 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, cs.NA, math.NA | Rethink Tree Traversal はコメントを受け付けていません

Efficient Discrepancy Testing for Learning with Distribution Shift

要約 ドメイン適応の分野におけるトレイン分布とテスト分布の間の距離の基本的な概念 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG | Efficient Discrepancy Testing for Learning with Distribution Shift はコメントを受け付けていません

Faster Spectral Density Estimation and Sparsification in the Nuclear Norm

要約 $n$-node 無向グラフの正規化隣接行列のスペクトル密度を推定する問題 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG | Faster Spectral Density Estimation and Sparsification in the Nuclear Norm はコメントを受け付けていません

Errors are Robustly Tamed in Cumulative Knowledge Processes

要約 私たちは、新しい知識単位の妥当性が、その導出の正確さと、それが依存する単位 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.SI, math.PR | Errors are Robustly Tamed in Cumulative Knowledge Processes はコメントを受け付けていません

Deep Discriminative to Kernel Density Graph for In- and Out-of-distribution Calibrated Inference

要約 ランダム フォレストやディープ ニューラル ネットワークなどの深層識別アプ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.LG, q-bio.NC, stat.ML | Deep Discriminative to Kernel Density Graph for In- and Out-of-distribution Calibrated Inference はコメントを受け付けていません

How Private are DP-SGD Implementations?

要約 さまざまな種類のバッチ サンプリング ((i) シャッフリング、および ( … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.DS, cs.LG | How Private are DP-SGD Implementations? はコメントを受け付けていません

On the Expressive Power of Spectral Invariant Graph Neural Networks

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) を強化するためにスペクトル情 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DM, cs.DS, cs.LG, math.CO, math.SP | On the Expressive Power of Spectral Invariant Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

The CLRS-Text Algorithmic Reasoning Language Benchmark

要約 言語モデル (LM) から推論機能を引き出すことは、インテリジェント シス … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DS, cs.LG, stat.ML | The CLRS-Text Algorithmic Reasoning Language Benchmark はコメントを受け付けていません

Approximate Nearest Neighbor Search with Window Filters

要約 $\textit{c-estimated window search}$: … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.IR, cs.LG | Approximate Nearest Neighbor Search with Window Filters はコメントを受け付けていません

Reweighted Solutions for Weighted Low Rank Approximation

要約 重み付き低ランク近似 (WLRA) は、統計解析、モデル圧縮、信号処理に至 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ML | Reweighted Solutions for Weighted Low Rank Approximation はコメントを受け付けていません