「cs.DS」カテゴリーアーカイブ

Communication-efficient Vertical Federated Learning via Compressed Error Feedback

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 通信オーバーヘッドは、フェデレーテッド ラーニング (FL) における既知 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.DS, cs.LG, math.OC | Communication-efficient Vertical Federated Learning via Compressed Error Feedback はコメントを受け付けていません

On Differentially Private Subspace Estimation in a Distribution-Free Setting

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 プライベート データ分析は、コストの増加につながる、次元の呪いとして知られ … 続きを読む →

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Gap-Free Clustering: Sensitivity and Robustness of SDP

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、大きなクラスターと小さな回復不可能なクラスターの両方が存在する場 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.OC, stat.ML | Gap-Free Clustering: Sensitivity and Robustness of SDP はコメントを受け付けていません

Rethink Tree Traversal

投稿日: 2024年6月18日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年6月14日 作成者: jarxiv

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 →

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Faster Spectral Density Estimation and Sparsification in the Nuclear Norm

投稿日: 2024年6月12日 作成者: jarxiv

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 →

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Errors are Robustly Tamed in Cumulative Knowledge Processes

投稿日: 2024年6月12日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年6月10日 作成者: jarxiv

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?

投稿日: 2024年6月7日 作成者: jarxiv

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 →

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On the Expressive Power of Spectral Invariant Graph Neural Networks

投稿日: 2024年6月7日 作成者: jarxiv

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