「cs.IT」カテゴリーアーカイブ

Tighter Bounds on the Information Bottleneck with Application to Deep Learning

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネット (DNN) は、下流のタスク、目的関数、およ … 続きを読む →

カテゴリー: 62B04, 62B08, 68T06, 94A08, 94A10, 94A11, cs.AI, cs.IT, cs.LG, I.2, math.IT | Tighter Bounds on the Information Bottleneck with Application to Deep Learning はコメントを受け付けていません

Set Learning for Accurate and Calibrated Models

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 モデルの過信と不十分なキャリブレーションは機械学習では一般的であり、標準的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.IT, cs.LG, math.IT | Set Learning for Accurate and Calibrated Models はコメントを受け付けていません

What is Hiding in Medicine’s Dark Matter? Learning with Missing Data in Medical Practices

投稿日: 2024年2月12日 作成者: jarxiv

要約 電子患者記録 (EPR) は豊富なデータを生成しますが、重大な欠落情報が含 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.IT, cs.LG, math.IT | What is Hiding in Medicine’s Dark Matter? Learning with Missing Data in Medical Practices はコメントを受け付けていません

Compression of Structured Data with Autoencoders: Provable Benefit of Nonlinearities and Depth

投稿日: 2024年2月8日 作成者: jarxiv

要約 オートエンコーダーは、機械学習と非可逆データ圧縮の多くの経験的分野において … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Compression of Structured Data with Autoencoders: Provable Benefit of Nonlinearities and Depth はコメントを受け付けていません

Large Multi-Modal Models (LMMs) as Universal Foundation Models for AI-Native Wireless Systems

投稿日: 2024年2月8日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) と基盤モデルは、最近 6G システムの変革を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IT, cs.LG, cs.NI, math.IT | Large Multi-Modal Models (LMMs) as Universal Foundation Models for AI-Native Wireless Systems はコメントを受け付けていません

Attention with Markov: A Framework for Principled Analysis of Transformers via Markov Chains

投稿日: 2024年2月7日 作成者: jarxiv

要約 近年、アテンションベースのトランスフォーマーは、自然言語を含むさまざまな分 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Attention with Markov: A Framework for Principled Analysis of Transformers via Markov Chains はコメントを受け付けていません

IM-META: Influence Maximization Using Node Metadata in Networks With Unknown Topology

投稿日: 2024年2月7日 作成者: jarxiv

要約 複雑なネットワークの構造は不明なことが多いため、ノード クエリの予算が少な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, cs.LG, cs.NE, cs.SI, math.IT | IM-META: Influence Maximization Using Node Metadata in Networks With Unknown Topology はコメントを受け付けていません

LASER: Linear Compression in Wireless Distributed Optimization

投稿日: 2024年2月7日 作成者: jarxiv

要約 データ並列 SGD は、分散最適化、特に大規模な機械学習のための事実上のア … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, cs.LG, cs.NE, math.IT | LASER: Linear Compression in Wireless Distributed Optimization はコメントを受け付けていません

Minimum Description Length and Generalization Guarantees for Representation Learning

投稿日: 2024年2月6日 作成者: jarxiv

要約 効率的な統計的教師付き学習アルゴリズムの設計における主要な課題は、利用可能 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Minimum Description Length and Generalization Guarantees for Representation Learning はコメントを受け付けていません

Multi-agent Reinforcement Learning for Energy Saving in Multi-Cell Massive MIMO Systems

投稿日: 2024年2月6日 作成者: jarxiv

要約 マルチセル・ネットワークにおける複数の大規模MIMO（多入力多出力）基地局 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, cs.LG, math.IT | Multi-agent Reinforcement Learning for Energy Saving in Multi-Cell Massive MIMO Systems はコメントを受け付けていません