cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Variable Selection in Convex Piecewise Linear Regression

要約 この論文では、凸区分線形回帰における変数選択の解決策として、疎勾配降下法を … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Variable Selection in Convex Piecewise Linear Regression はコメントを受け付けていません

emg2qwerty: A Large Dataset with Baselines for Touch Typing using Surface Electromyography

要約 表面筋電図 (sEMG) は、筋肉の活動によって生成される信号を、個々の脊 … 続きを読む

カテゴリー: cs.HC, cs.LG, eess.AS, H.1.2 | emg2qwerty: A Large Dataset with Baselines for Touch Typing using Surface Electromyography はコメントを受け付けていません

Towards safe Bayesian optimization with Wiener kernel regression

要約 ベイジアン最適化 (BO) は、確率的サロゲート モデルに基づいてブラック … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.OC, stat.ML | Towards safe Bayesian optimization with Wiener kernel regression はコメントを受け付けていません

Counterfactual Explanations via Riemannian Latent Space Traversal

要約 ますます複雑になるディープ モデルの採用により、これらのモデルがどのように … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Counterfactual Explanations via Riemannian Latent Space Traversal はコメントを受け付けていません

ELU-GCN: Effectively Label-Utilizing Graph Convolutional Network

要約 グラフ畳み込みネットワーク (GCN) のメッセージ パッシング メカニズ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | ELU-GCN: Effectively Label-Utilizing Graph Convolutional Network はコメントを受け付けていません

Sample-Efficient Private Learning of Mixtures of Gaussians

要約 近似差分プライバシーを備えたガウス分布の混合学習の問題を研究します。 $k … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Sample-Efficient Private Learning of Mixtures of Gaussians はコメントを受け付けていません

EMGBench: Benchmarking Out-of-Distribution Generalization and Adaptation for Electromyography

要約 この論文では、筋電図 (EMG) 分類アルゴリズムの分布外パフォーマンスを … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | EMGBench: Benchmarking Out-of-Distribution Generalization and Adaptation for Electromyography はコメントを受け付けていません

Nash Equilibria via Stochastic Eigendecomposition

要約 この研究は、有限の正規形ゲームでナッシュ均衡を近似するための一連の新しい手 … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG | Nash Equilibria via Stochastic Eigendecomposition はコメントを受け付けていません

Information plane and compression-gnostic feedback in quantum machine learning

要約 情報プレーン (Tishby et al. arXiv:physics/0 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, quant-ph | Information plane and compression-gnostic feedback in quantum machine learning はコメントを受け付けていません

Heterogeneity-Aware Cooperative Federated Edge Learning with Adaptive Computation and Communication Compression

要約 クラウドベースのフェデレーテッド ラーニング (FL) の欠点を動機として … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | Heterogeneity-Aware Cooperative Federated Edge Learning with Adaptive Computation and Communication Compression はコメントを受け付けていません