cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Verifiable Homomorphic Linear Combinations in Multi-Instance Time-Lock Puzzles

要約 タイムロック パズル (TLP) は、信頼できる第三者に依存せずに機密情報 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.DC, cs.LG | Verifiable Homomorphic Linear Combinations in Multi-Instance Time-Lock Puzzles はコメントを受け付けていません

EX-DRL: Hedging Against Heavy Losses with EXtreme Distributional Reinforcement Learning

要約 損失分布をモデル化するための分布強化学習 (DRL) の最近の進歩は、デリ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-fin.RM, q-fin.ST | EX-DRL: Hedging Against Heavy Losses with EXtreme Distributional Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Diff-Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Diffusion Models

要約 拡散モデル (DM) は今日最も高度な生成モデルの 1 つとみなされていま … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Diff-Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Diffusion Models はコメントを受け付けていません

skscope: Fast Sparsity-Constrained Optimization in Python

要約 スパース制約最適化 (SCO) に反復ソルバーを適用するには、退屈な数学的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.CO, stat.ML | skscope: Fast Sparsity-Constrained Optimization in Python はコメントを受け付けていません

Self-Learning for Personalized Keyword Spotting on Ultra-Low-Power Audio Sensors

要約 この論文では、超低電力スマート オーディオ センサーへの展開後に、パーソナ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SD, eess.AS | Self-Learning for Personalized Keyword Spotting on Ultra-Low-Power Audio Sensors はコメントを受け付けていません

Similarity of Neural Network Models: A Survey of Functional and Representational Measures

要約 ニューラル ネットワークの動作を理解して改善するために、ニューラル ネット … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Similarity of Neural Network Models: A Survey of Functional and Representational Measures はコメントを受け付けていません

Overfitting In Contrastive Learning?

要約 過学習とは、モデルがトレーニング データに近づきすぎて一般化が不十分になる … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Overfitting In Contrastive Learning? はコメントを受け付けていません

Stochastic Compositional Minimax Optimization with Provable Convergence Guarantees

要約 確率的構成ミニマックス問題は機械学習で広く普及していますが、このクラスの問 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Stochastic Compositional Minimax Optimization with Provable Convergence Guarantees はコメントを受け付けていません

Label Noise: Correcting the Forward-Correction

要約 ラベル ノイズを含むデータセットでニューラル ネットワーク分類器をトレーニ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Label Noise: Correcting the Forward-Correction はコメントを受け付けていません

Exploiting Student Parallelism for Low-latency GPU Inference of BERT-like Models in Online Services

要約 BERT のようなモデルは、精度が高いため、識別テキスト マイニングや W … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Exploiting Student Parallelism for Low-latency GPU Inference of BERT-like Models in Online Services はコメントを受け付けていません