cs.IT」カテゴリーアーカイブ

Near-Optimal Clustering in Mixture of Markov Chains

要約 長さ$ h $の$ t $軌道をクラスタリングする問題を研究します。それぞ … 続きを読む

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Distribution free M-estimation

要約 基礎となるデータ分布について仮定することなく解決可能な統計的問題を描写する … 続きを読む

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Sensor Model Identification via Simultaneous Model Selection and State Variable Determination

要約 ロボット工学の分野でのローカリゼーションアルゴリズムで一般的に使用されるセ … 続きを読む

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Private Aggregation for Byzantine-Resilient Heterogeneous Federated Learning

要約 クライアントのデータのプライバシーを維持しながら、ビザンチンのクライアント … 続きを読む

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Spectral Estimators for Multi-Index Models: Precise Asymptotics and Optimal Weak Recovery

要約 Multi-Indexモデルは、低次元構造を持つ機能の学習性を調査するため … 続きを読む

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Fairness Overfitting in Machine Learning: An Information-Theoretic Perspective

要約 機械学習モデルを使用したハイステークアプリケーションの公平性を促進する際の … 続きを読む

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ByzSecAgg: A Byzantine-Resistant Secure Aggregation Scheme for Federated Learning Based on Coded Computing and Vector Commitment

要約 この論文では、ビザンチンの攻撃やプライバシーの漏れに耐性のある連合学習のた … 続きを読む

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ZipNN: Lossless Compression for AI Models

要約 モデルサイズの成長と展開のスケールにより、それらのサイズはインフラストラク … 続きを読む

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Statistical mechanics of extensive-width Bayesian neural networks near interpolation

要約 30年間、統計力学はニューラルネットワークを分析するためのフレームワークを … 続きを読む

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Binarized Neural Networks Converge Toward Algorithmic Simplicity: Empirical Support for the Learning-as-Compression Hypothesis

要約 ニューラルネットワークの情報複雑さの理解と制御は、機械学習の中心的な課題で … 続きを読む

カテゴリー: 68Q30, 68Q32, 68T07, cs.AI, cs.IT, cs.LG, F.1.1, math.IT | Binarized Neural Networks Converge Toward Algorithmic Simplicity: Empirical Support for the Learning-as-Compression Hypothesis はコメントを受け付けていません