cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Simple, unified analysis of Johnson-Lindenstrauss with applications

要約 高次元データを管理するための次元削減の基礎であるジョンソン・リンデンシュト … 続きを読む

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Save It All: Enabling Full Parameter Tuning for Federated Large Language Models via Cycle Block Gradient Descent

要約 大規模言語モデル (LLM) の出現により、深層学習パラダイムに革命が起こ … 続きを読む

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Multi-Source and Test-Time Domain Adaptation on Multivariate Signals using Spatio-Temporal Monge Alignment

要約 コンピューター ビジョンや生物医学データなどの信号に関する機械学習アプリケ … 続きを読む

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Joint or Disjoint: Mixing Training Regimes for Early-Exit Models

要約 早期終了は、ディープ ニューラル ネットワークに統合された重要な効率メカニ … 続きを読む

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Truly No-Regret Learning in Constrained MDPs

要約 制約付きマルコフ決定プロセス (CMDP) は、強化学習で安全性制約をモデ … 続きを読む

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Modality-Order Matters! A Novel Hierarchical Feature Fusion Method for CoSAm: A Code-Switched Autism Corpus

要約 自閉症スペクトラム障害(ASD)は複雑な神経発達上の課題であり、社会的相互 … 続きを読む

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Quantifying the value of positive transfer: An experimental case study

要約 構造健全性モニタリングに対する従来のアプローチでは、ラベル付きデータの可用 … 続きを読む

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Improving GBDT Performance on Imbalanced Datasets: An Empirical Study of Class-Balanced Loss Functions

要約 クラスの不均衡は、機械学習、特に表形式のデータ分類タスクにおいて依然として … 続きを読む

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Frontiers of Deep Learning: From Novel Application to Real-World Deployment

要約 ディープラーニングは、自然言語処理や画像処理からデータ分析や推奨システムに … 続きを読む

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Regularized KL-Divergence for Well-Defined Function-Space Variational Inference in Bayesian neural networks

要約 ベイジアン ニューラル ネットワーク (BNN) は、ニューラル ネットワ … 続きを読む

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