cs.IT」カテゴリーアーカイブ

Gap-Free Clustering: Sensitivity and Robustness of SDP

要約 私たちは、大きなクラスターと小さな回復不可能なクラスターの両方が存在する場 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.OC, stat.ML | Gap-Free Clustering: Sensitivity and Robustness of SDP はコメントを受け付けていません

Compressed Sensor Caching and Collaborative Sparse Data Recovery with Anchor Alignment

要約 この研究では、ワイヤレス センサー ネットワークにおける圧縮センサー キャ … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, eess.SP, math.IT | Compressed Sensor Caching and Collaborative Sparse Data Recovery with Anchor Alignment はコメントを受け付けていません

Multimodal Learning Without Labeled Multimodal Data: Guarantees and Applications

要約 複数のモダリティから共同学習する多くの機械学習システムでは、中心的な研究課 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Multimodal Learning Without Labeled Multimodal Data: Guarantees and Applications はコメントを受け付けていません

Deep Learning Based Joint Multi-User MISO Power Allocation and Beamforming Design

要約 第 5 世代 (5G) 無線通信ネットワークの進化により、より高いデータ … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, eess.SP, math.IT | Deep Learning Based Joint Multi-User MISO Power Allocation and Beamforming Design はコメントを受け付けていません

Accelerating Ill-conditioned Hankel Matrix Recovery via Structured Newton-like Descent

要約 この論文では、まばらな外れ値を除去し、部分的な観測から欠落しているエントリ … 続きを読む

カテゴリー: 15A29, 15A83, 47B35, 90C17, 90C26, 90C53, cs.IT, cs.LG, eess.SP, math.IT, math.OC, stat.ML | Accelerating Ill-conditioned Hankel Matrix Recovery via Structured Newton-like Descent はコメントを受け付けていません

Data-dependent Generalization Bounds via Variable-Size Compressibility

要約 この論文では、ここで新たに導入する「可変サイズ圧縮率」フレームワークのレン … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Data-dependent Generalization Bounds via Variable-Size Compressibility はコメントを受け付けていません

Image and Video Tokenization with Binary Spherical Quantization

要約 我々は、Binary Spherical Quantization (BS … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.IT, cs.LG, eess.IV, math.IT | Image and Video Tokenization with Binary Spherical Quantization はコメントを受け付けていません

Deep Generative Modeling Reshapes Compression and Transmission: From Efficiency to Resiliency

要約 情報理論と機械学習は密接に関連しており、「同じコインの表裏」とも呼ばれてい … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, cs.MM, math.IT | Deep Generative Modeling Reshapes Compression and Transmission: From Efficiency to Resiliency はコメントを受け付けていません

Physics-informed deep learning and compressive collocation for high-dimensional diffusion-reaction equations: practical existence theory and numerics

要約 科学技術コンピューティングの最前線では、ディープ ラーニング (DL)、つ … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, cs.NA, math.IT, math.NA | Physics-informed deep learning and compressive collocation for high-dimensional diffusion-reaction equations: practical existence theory and numerics はコメントを受け付けていません

Time-Series JEPA for Predictive Remote Control under Capacity-Limited Networks

要約 リモート コントロール システムでは、アップリンク チャネル容量が制限され … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, cs.RO, math.IT | Time-Series JEPA for Predictive Remote Control under Capacity-Limited Networks はコメントを受け付けていません