cs.DS」カテゴリーアーカイブ

Breaking the Metric Voting Distortion Barrier

要約 私たちは、社会的選択における計量の歪みについてよく研究されている次の問題を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DM, cs.DS, cs.GT | Breaking the Metric Voting Distortion Barrier はコメントを受け付けていません

KDEformer: Accelerating Transformers via Kernel Density Estimation

要約 ドット積アテンション メカニズムは、シーケンス モデリングのための最新のデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.DS, cs.LG | KDEformer: Accelerating Transformers via Kernel Density Estimation はコメントを受け付けていません

Information-Computation Tradeoffs for Learning Margin Halfspaces with Random Classification Noise

要約 ランダム分類ノイズを使用して $\gamma$-margin 半空間を学習 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Information-Computation Tradeoffs for Learning Margin Halfspaces with Random Classification Noise はコメントを受け付けていません

Asynchronous Algorithmic Alignment with Cocycles

要約 最先端のニューラル アルゴリズム推論器は、グラフ ニューラル ネットワーク … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.LG, math.AC | Asynchronous Algorithmic Alignment with Cocycles はコメントを受け付けていません

Asynchronous Algorithmic Alignment with Cocycles

要約 最先端のニューラル アルゴリズム推論器は、グラフ ニューラル ネットワーク … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.LG, math.AC | Asynchronous Algorithmic Alignment with Cocycles はコメントを受け付けていません

A Fast Maximum $k$-Plex Algorithm Parameterized by the Degeneracy Gap

要約 グラフが与えられると、$k$-plex は、各頂点がセット内の最大 $k- … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.SI | A Fast Maximum $k$-Plex Algorithm Parameterized by the Degeneracy Gap はコメントを受け付けていません

SQ Lower Bounds for Learning Bounded Covariance GMMs

要約 共通の未知の有界共分散行列を使用して、分離されたガウスの混合学習の複雑さを … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | SQ Lower Bounds for Learning Bounded Covariance GMMs はコメントを受け付けていません

Approximation Algorithms for Fair Range Clustering

要約 この論文では、データ ポイントが異なる人口統計グループからのものである公平 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.LG | Approximation Algorithms for Fair Range Clustering はコメントを受け付けていません

Online Resource Allocation with Convex-set Machine-Learned Advice

要約 意思決定者は多くの場合、アドバイスと呼ばれる機械学習による需要予測にアクセ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.OC | Online Resource Allocation with Convex-set Machine-Learned Advice はコメントを受け付けていません

An efficient, provably exact algorithm for the 0-1 loss linear classification problem

要約 線形分類問題を解決するためのアルゴリズムには長い歴史があり、少なくとも 1 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ML | An efficient, provably exact algorithm for the 0-1 loss linear classification problem はコメントを受け付けていません