「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Fast and interpretable Support Vector Classification based on the truncated ANOVA decomposition

投稿日: 2024年9月5日 作成者: jarxiv

要約 サポート ベクター マシン (SVM) は、通常、高次元空間内の多くのデー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Fast and interpretable Support Vector Classification based on the truncated ANOVA decomposition はコメントを受け付けていません

Convolutional Neural Networks for Automated Cellular Automaton Classification

投稿日: 2024年9月5日 作成者: jarxiv

要約 セル オートマトン (CA) の時空図における創発的なダイナミクスは、多く … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, nlin.CG | Convolutional Neural Networks for Automated Cellular Automaton Classification はコメントを受け付けていません

Energy-Efficient Channel Decoding for Wireless Federated Learning: Convergence Analysis and Adaptive Design

投稿日: 2024年9月5日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) などの分散学習ソリューションをワイ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, eess.SP, math.IT | Energy-Efficient Channel Decoding for Wireless Federated Learning: Convergence Analysis and Adaptive Design はコメントを受け付けていません

Unifying Causal Representation Learning with the Invariance Principle

投稿日: 2024年9月5日 作成者: jarxiv

要約 因果表現学習は、高次元の観察から潜在的な因果変数を回復して、新しい介入の効 … 続きを読む →

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Regularized Multi-output Gaussian Convolution Process with Domain Adaptation

投稿日: 2024年9月5日 作成者: jarxiv

要約 多出力ガウス プロセス (MGP) は、複数の出力をモデル化する転移学習手 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ML | Regularized Multi-output Gaussian Convolution Process with Domain Adaptation はコメントを受け付けていません

A Systematic Bias of Machine Learning Regression Models and Its Correction: an Application to Imaging-based Brain Age Prediction

投稿日: 2024年9月5日 作成者: jarxiv

要約 継続的な結果を求める機械学習モデルでは、特に平均値から大きく逸脱した値につ … 続きを読む →

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Privacy-aware Berrut Approximated Coded Computing for Federated Learning

投稿日: 2024年9月5日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、プライベート データセ … 続きを読む →

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Boosting Certificate Robustness for Time Series Classification with Efficient Self-Ensemble

投稿日: 2024年9月5日 作成者: jarxiv

要約 最近、時系列ドメインにおける敵対的な堅牢性の問題が大きな注目を集めています … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, H.3.3, stat.ML | Boosting Certificate Robustness for Time Series Classification with Efficient Self-Ensemble はコメントを受け付けていません

Obsidian: Cooperative State-Space Exploration for Performant Inference on Secure ML Accelerators

投稿日: 2024年9月5日 作成者: jarxiv

要約 機械学習アクセラレータ用の信頼された実行環境 (TEE) は、安全で効率的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Obsidian: Cooperative State-Space Exploration for Performant Inference on Secure ML Accelerators はコメントを受け付けていません

Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows

投稿日: 2024年9月5日 作成者: jarxiv

要約 ルールベースのシミュレーションに代わる計算効率の高い代替手段として生成サロ … 続きを読む →

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