cs.IT」カテゴリーアーカイブ

A Max-relevance-min-divergence Criterion for Data Discretization with Applications on Naive Bayes

要約 タイトル:Naive Bayesの応用を想定したデータ離散化のための最大関 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DM, cs.IT, cs.LG, math.IT | A Max-relevance-min-divergence Criterion for Data Discretization with Applications on Naive Bayes はコメントを受け付けていません

Local Intrinsic Dimensional Entropy

要約 タイトル:単位局所次元エントロピー 要約: – エントロピーは … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT | Local Intrinsic Dimensional Entropy はコメントを受け付けていません

Mixed Regression via Approximate Message Passing

要約 タイトル:近似メッセージ伝達を用いた混合回帰 要約: – 著者 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Mixed Regression via Approximate Message Passing はコメントを受け付けていません

CFLIT: Coexisting Federated Learning and Information Transfer

要約 タイトル:CFLIT:共存型フェデレーテッド・ラーニングと情報転送 要約: … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, cs.NI, math.IT | CFLIT: Coexisting Federated Learning and Information Transfer はコメントを受け付けていません

The optimality of word lengths. Theoretical foundations and an empirical study

要約 タイトル:単語の適切な長さについて。理論的基盤と実証研究 要約: &#82 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IT, math.IT | The optimality of word lengths. Theoretical foundations and an empirical study はコメントを受け付けていません

Crossword: A Semantic Approach to Data Compression via Masking

要約 【タイトル】:マスキングを用いたデータ圧縮の意味論的アプローチ:Cross … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IT, math.IT | Crossword: A Semantic Approach to Data Compression via Masking はコメントを受け付けていません

Generalized Information Bottleneck for Gaussian Variables

要約 タイトル:ガウス変数に対する一般化された情報ボトルネック 要約: &#82 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.IT, cs.LG, math.IT, physics.data-an, q-bio.QM | Generalized Information Bottleneck for Gaussian Variables はコメントを受け付けていません

Concatenated Classic and Neural (CCN) Codes: ConcatenatedAE

要約 タイトル:Concatenated Classic and Neural … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, eess.SP, math.IT | Concatenated Classic and Neural (CCN) Codes: ConcatenatedAE はコメントを受け付けていません

Accelerating Wireless Federated Learning via Nesterov’s Momentum and Distributed Principle Component Analysis

要約 【タイトル】 Nesterovの勢いと分散プリンシパルコンポーネント分析に … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT | Accelerating Wireless Federated Learning via Nesterov’s Momentum and Distributed Principle Component Analysis はコメントを受け付けていません

A unified recipe for deriving (time-uniform) PAC-Bayes bounds

要約 タイトル:統一された方法による(時間一様な)PAC-Bayesバウンドの導 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | A unified recipe for deriving (time-uniform) PAC-Bayes bounds はコメントを受け付けていません