cs.IT」カテゴリーアーカイブ

Online Learning with Feedback Graphs: The True Shape of Regret

要約 フィードバック グラフを使用した逐次学習は、マルチアーム バンディット問題 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.TH | Online Learning with Feedback Graphs: The True Shape of Regret はコメントを受け付けていません

Integrated Sensing, Computation, and Communication for UAV-assisted Federated Edge Learning

要約 Federated Edge Learning (FEEL) は、エッジ … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, eess.SP, math.IT | Integrated Sensing, Computation, and Communication for UAV-assisted Federated Edge Learning はコメントを受け付けていません

Tighter Information-Theoretic Generalization Bounds from Supersamples

要約 本研究では、Steinke & Zakynthinou (202 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Tighter Information-Theoretic Generalization Bounds from Supersamples はコメントを受け付けていません

Variational $f$-Divergence and Derangements for Discriminative Mutual Information Estimation

要約 相互情報量の正確な推定は、複雑なシステムの理解を可能にするため、機械学習、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, eess.SP, math.IT | Variational $f$-Divergence and Derangements for Discriminative Mutual Information Estimation はコメントを受け付けていません

Feature Learning in Image Hierarchies using Functional Maximal Correlation

要約 この論文では、マルチビュー システムの 2 つの階層レベルにわたる依存関係 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.IT, cs.LG, math.IT | Feature Learning in Image Hierarchies using Functional Maximal Correlation はコメントを受け付けていません

Compression with Bayesian Implicit Neural Representations

要約 多くの一般的なタイプのデータは、画像の場合はピクセル位置を RGB 値にマ … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Compression with Bayesian Implicit Neural Representations はコメントを受け付けていません

Ambient Diffusion: Learning Clean Distributions from Corrupted Data

要約 我々は、高度に破損したサンプルのみを使用して未知の分布を学習できる最初の拡 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.IT, cs.LG, math.IT | Ambient Diffusion: Learning Clean Distributions from Corrupted Data はコメントを受け付けていません

CRISP: Curriculum based Sequential Neural Decoders for Polar Code Family

要約 Polar コードは、信頼性の高い通信のために広く使用されている最先端のコ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, cs.LG, math.IT | CRISP: Curriculum based Sequential Neural Decoders for Polar Code Family はコメントを受け付けていません

Selection for short-term empowerment accelerates the evolution of homeostatic neural cellular automata

要約 エンパワーメント(ドメインに依存しない情報理論的指標)は、適応度関数として … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, cs.NE, math.IT | Selection for short-term empowerment accelerates the evolution of homeostatic neural cellular automata はコメントを受け付けていません

A unified framework for information-theoretic generalization bounds

要約 この論文では、学習アルゴリズムの情報理論的な一般化限界を導出する一般的な方 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | A unified framework for information-theoretic generalization bounds はコメントを受け付けていません