「cs.DS」カテゴリーアーカイブ

Gradient-less Federated Gradient Boosting Trees with Learnable Learning Rates

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：学習率を学習可能にする勾配のないフェデレーテッド勾配ブースティン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.DS, cs.LG | Gradient-less Federated Gradient Boosting Trees with Learnable Learning Rates はコメントを受け付けていません

Online 2-stage Stable Matching

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：オンライン2ステージ安定マッチング 要約： – オン … 続きを読む →

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Robustified Learning for Online Optimization with Memory Costs

投稿日: 2023年5月2日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：ロバスト化学習によるメモリコストを持つオンライン最適化 要約： … 続きを読む →

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Alternating Local Enumeration (TnALE): Solving Tensor Network Structure Search with Fewer Evaluations

投稿日: 2023年4月26日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Alternating Local Enumeration（Tn … 続きを読む →

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Differentially Private Bootstrap: New Privacy Analysis and Inference Strategies

投稿日: 2023年4月24日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：差分プライバシー可能なブートストラップ：新しいプライバシー分析と … 続きを読む →

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How Well Does the Metropolis Algorithm Cope With Local Optima?

投稿日: 2023年4月24日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：メトロポリスアルゴリズムは局所的最適解に対応できるか？ 要約： … 続きを読む →

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On the Convergence of AdaGrad(Norm) on $\R^{d}$: Beyond Convexity, Non-Asymptotic Rate and Acceleration

投稿日: 2023年4月20日 作成者: jarxiv

要約 タイトル: $\R^{d}$ 上の AdaGrad(Norm) の収束: … 続きを読む →

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Stochastic Gradient Methods with Compressed Communication for Decentralized Saddle Point Problems

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 タイトル: 圧縮通信を用いた確率的勾配法による分散型サドルポイント問題の解 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.DS, cs.LG, math.OC | Stochastic Gradient Methods with Compressed Communication for Decentralized Saddle Point Problems はコメントを受け付けていません

Finite-rate sparse quantum codes aplenty

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】有限レートの疎な量子コードが山積みにある 【要約】 &#821 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.IT, math.IT, quant-ph | Finite-rate sparse quantum codes aplenty はコメントを受け付けていません

Beyond Submodularity: A Unified Framework of Randomized Set Selection with Group Fairness Constraints

投稿日: 2023年4月14日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：サブモジュラ性を超えたグループフェアネス制約を持つランダムセット … 続きを読む →

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