「cs.DS」カテゴリーアーカイブ

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

投稿日: 2023年10月13日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2023年10月13日 作成者: jarxiv

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?

投稿日: 2023年10月10日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2023年10月10日 作成者: jarxiv

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

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

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

投稿日: 2023年10月9日 作成者: jarxiv

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

Towards Robust and Generalizable Training: An Empirical Study of Noisy Slot Filling for Input Perturbations

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 実際の対話シナリオでは、発話中に未知の入力ノイズが存在するため、既存の教師 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DS | Towards Robust and Generalizable Training: An Empirical Study of Noisy Slot Filling for Input Perturbations はコメントを受け付けていません

Decision Diagram-Based Branch-and-Bound with Caching for Dominance and Suboptimality Detection

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 Bergman らによって導入された決定図に基づく分岐限定アルゴリズム。 … 続きを読む →

カテゴリー: 90C27, 90C39, 90C57, cs.AI, cs.DM, cs.DS, I.2.8, math.OC | Decision Diagram-Based Branch-and-Bound with Caching for Dominance and Suboptimality Detection はコメントを受け付けていません

Learning quantum Hamiltonians at any temperature in polynomial time

投稿日: 2023年10月4日 作成者: jarxiv

要約 局所量子ハミルトニアン$H$を、既知の逆温度$beta>0$におけるギブス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, quant-ph | Learning quantum Hamiltonians at any temperature in polynomial time はコメントを受け付けていません

Mixtures of Gaussians are Privately Learnable with a Polynomial Number of Samples

投稿日: 2023年9月29日 作成者: jarxiv

要約 差分プライバシー (DP) の制約の下でガウスの混合を推定する問題を研究し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.DS, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Mixtures of Gaussians are Privately Learnable with a Polynomial Number of Samples はコメントを受け付けていません