cs.DS」カテゴリーアーカイブ

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

Improved classical shadows from local symmetries in the Schur basis

要約 古典的なシャドウ タスクのサンプルの複雑さを研究します。あるクラスの観測対 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.IT, cs.LG, math.IT, quant-ph | Improved classical shadows from local symmetries in the Schur basis はコメントを受け付けていません

Optimal Matrix Sketching over Sliding Windows

要約 行列スケッチ。長さ $N$ のベクトル ストリームで構成される行列 $\b … 続きを読む

カテゴリー: cs.DB, cs.DS, cs.LG | Optimal Matrix Sketching over Sliding Windows はコメントを受け付けていません

Distribution Learning Meets Graph Structure Sampling

要約 この研究は、オンライン学習フレームワークを使用して、PAC 学習の高次元グ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ML | Distribution Learning Meets Graph Structure Sampling はコメントを受け付けていません

Active Learning with Simple Questions

要約 ドメイン X に属する n 個のラベルなし例のプール S が学習者に提示さ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG | Active Learning with Simple Questions はコメントを受け付けていません

Individual Fairness under Varied Notions of Group Fairness in Bipartite Matching – One Framework to Approximate Them All

要約 私たちは、グループと個人の両方の公平性制約を満たすプラットフォームへのアイ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DS | Individual Fairness under Varied Notions of Group Fairness in Bipartite Matching – One Framework to Approximate Them All はコメントを受け付けていません

Fine-grained Analysis and Faster Algorithms for Iteratively Solving Linear Systems

要約 実際には効果的ですが、大規模な線形方程式系を解くための反復法は、問題に依存 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC | Fine-grained Analysis and Faster Algorithms for Iteratively Solving Linear Systems はコメントを受け付けていません

Faster Linear Systems and Matrix Norm Approximation via Multi-level Sketched Preconditioning

要約 $Ax = b$ の形式の線形システムを解くための、新しいクラスの前処理済 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC | Faster Linear Systems and Matrix Norm Approximation via Multi-level Sketched Preconditioning はコメントを受け付けていません

Is Transductive Learning Equivalent to PAC Learning?

要約 学習理論の分野におけるほとんどの研究は、効果的なおそらくほぼ正しい (PA … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Is Transductive Learning Equivalent to PAC Learning? はコメントを受け付けていません

Guided Combinatorial Algorithms for Submodular Maximization

要約 必ずしも単調ではない制約付きサブモジュラー最大化の場合、測定された連続貪欲 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DM, cs.DS, cs.LG | Guided Combinatorial Algorithms for Submodular Maximization はコメントを受け付けていません