cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Accelerating Optimization via Differentiable Stopping Time

要約 最適化は、最新の機械学習アプリケーションの重要なモジュールです。 最適化ア … 続きを読む

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IGNIS: A Neural Network Framework for Robust Parameter Estimation in Archimedean Copulas

要約 Archimedean Copulasのパラメーター推定は、特に複雑な依存 … 続きを読む

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Test-Time Alignment of Discrete Diffusion Models with Sequential Monte Carlo

要約 離散拡散モデルは、さまざまなドメインで非常に効果的になりました。 ただし、 … 続きを読む

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Symplectic Generative Networks (SGNs): A Hamiltonian Framework for Invertible Deep Generative Modeling

要約 ハミルトニアンメカニクスを活用して潜在的なボリュームプレゼンティングマッピ … 続きを読む

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Prediction of the Most Fire-Sensitive Point in Building Structures with Differentiable Agents for Thermal Simulators

要約 建物の構造の安定性を確保するには、火災の安全性が重要ですが、構造が火災安全 … 続きを読む

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Uncertainty Quantification with Proper Scoring Rules: Adjusting Measures to Prediction Tasks

要約 不確実性の定量化の問題に対処し、(厳密に)適切なスコアリングルールの既知の … 続きを読む

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A Human-Centric Approach to Explainable AI for Personalized Education

要約 深いニューラルネットワークは、人工知能研究のバックボーンを形成し、自律運転 … 続きを読む

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DES-LOC: Desynced Low Communication Adaptive Optimizers for Training Foundation Models

要約 分散データパラレル(DDP)メソッドを使用したスケーリングファンデーション … 続きを読む

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Data-Distill-Net: A Data Distillation Approach Tailored for Reply-based Continual Learning

要約 リプレイベースの継続学習(CL)メソッドは、小さなサブセットでトレーニング … 続きを読む

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Can Copulas Be Used for Feature Selection? A Machine Learning Study on Diabetes Risk Prediction

要約 正確な糖尿病のリスク予測は、複雑な健康データセットからの主要な機能の特定に … 続きを読む

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