cs.DS」カテゴリーアーカイブ

Fairness in Streaming Submodular Maximization over a Matroid Constraint

要約 ストリーミング サブモジュール最大化は、大規模なデータセットから代表的なサ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CY, cs.DS, cs.LG | Fairness in Streaming Submodular Maximization over a Matroid Constraint はコメントを受け付けていません

Guaranteed, Predictable, Polynomial AGV Time-Pathing

要約 この論文では、いくつかの容易に満たせる仮定が満たされる限り、任意の要求を達 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CE, cs.DS, cs.IT, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.IT | Guaranteed, Predictable, Polynomial AGV Time-Pathing はコメントを受け付けていません

Faster Algorithms for Generalized Mean Densest Subgraph Problem

要約 大きなグラフの最も密な部分グラフは、通常、最高の平均次数を持つ部分グラフを … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ML | Faster Algorithms for Generalized Mean Densest Subgraph Problem はコメントを受け付けていません

A 4-approximation algorithm for min max correlation clustering

要約 最小最大相関クラスタリング問題の下限手法を導入し、この手法に基づいて完全な … 続きを読む

カテゴリー: cs.DM, cs.DS, cs.LG | A 4-approximation algorithm for min max correlation clustering はコメントを受け付けていません

L2P: Learning to Place for Estimating Heavy-Tailed Distributed Outcomes

要約 現実世界の予測タスクの多くには、特徴的なヘビーテール分布を持つ結果変数があ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ML | L2P: Learning to Place for Estimating Heavy-Tailed Distributed Outcomes はコメントを受け付けていません

Stronger Coreset Bounds for Kernel Density Estimators via Chaining

要約 不一致法と連鎖アプローチを適用して、幅広いクラスのカーネル関数のコアセット … 続きを読む

カテゴリー: cs.CG, cs.DS, cs.LG | Stronger Coreset Bounds for Kernel Density Estimators via Chaining はコメントを受け付けていません

Are Graph Neural Networks Optimal Approximation Algorithms?

要約 この研究では、半定値計画法 (SDP) の強力なアルゴリズム ツールを使用 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DM, cs.DS, cs.LG | Are Graph Neural Networks Optimal Approximation Algorithms? はコメントを受け付けていません

Finding Safe Zones of policies Markov Decision Processes

要約 マルコフ決定プロセスのポリシーが与えられた場合、セーフゾーンを状態のサブセ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.LG, stat.ML | Finding Safe Zones of policies Markov Decision Processes 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

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

A Fixed-Parameter Tractable Algorithm for Counting Markov Equivalence Classes with the same Skeleton

要約 Causal DAG (ベイジアン ネットワークとも呼ばれます) は、確率 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.LG | A Fixed-Parameter Tractable Algorithm for Counting Markov Equivalence Classes with the same Skeleton はコメントを受け付けていません