cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Optimization and Generalization Guarantees for Weight Normalization

要約 重み正規化 (WeightNorm) は、ディープ ニューラル ネットワー … 続きを読む

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IoTCO2: Assessing the End-To-End Carbon Footprint of Internet-of-Things-Enabled Deep Learning

要約 プライバシーを向上させ、サービス品質 (QoS) を確保するために、データ … 続きを読む

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PINNfluence: Influence Functions for Physics-Informed Neural Networks

要約 最近、物理科学に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) が、物理科 … 続きを読む

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Predicting Trust In Autonomous Vehicles: Modeling Young Adult Psychosocial Traits, Risk-Benefit Attitudes, And Driving Factors With Machine Learning

要約 信頼性の低さは、依然として自動運転車 (AV) の導入に対する大きな障壁と … 続きを読む

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Policy Optimization finds Nash Equilibrium in Regularized General-Sum LQ Games

要約 この論文では、General-Sum $N$-agent ゲームのナッシュ … 続きを読む

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SGFormer: Single-Layer Graph Transformers with Approximation-Free Linear Complexity

要約 大規模なグラフ上の表現を学習することは、相互依存の性質のため長年の課題です … 続きを読む

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VAE Explainer: Supplement Learning Variational Autoencoders with Interactive Visualization

要約 変分オートエンコーダーは機械学習で広く普及していますが、通常は緻密な数学表 … 続きを読む

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The unknotting number, hard unknot diagrams, and reinforcement learning

要約 私たちは、最大 200 個の交差を持つノット図のノット解除交差変更の最小シ … 続きを読む

カテゴリー: 57K10, 57K14, 68T07, 68T20, cs.AI, cs.LG, I.2.1, math.GT | The unknotting number, hard unknot diagrams, and reinforcement learning はコメントを受け付けていません

Explaining Generalization Power of a DNN Using Interactive Concepts

要約 この論文では、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) の一般化能力 … 続きを読む

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Where We Have Arrived in Proving the Emergence of Sparse Symbolic Concepts in AI Models

要約 この研究は、よく訓練されたディープ ニューラル ネットワーク (DNN) … 続きを読む

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