「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Mode Connectivity in Auction Design

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 最適なオークション設計は、アルゴリズム ゲーム理論の基本的な問題です。 こ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.GT, cs.LG, cs.NE, stat.ML | Mode Connectivity in Auction Design はコメントを受け付けていません

Chaotic Hedging with Iterated Integrals and Neural Networks

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、Wiener-Ito カオス分解を、特にアフィンおよびいくつ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.PR, q-fin.CP, q-fin.MF, stat.ML | Chaotic Hedging with Iterated Integrals and Neural Networks はコメントを受け付けていません

Importance Weighted Expectation-Maximization for Protein Sequence Design

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 望ましい生物学的機能を備えたタンパク質配列を設計することは、生物学と化学に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-bio.BM | Importance Weighted Expectation-Maximization for Protein Sequence Design はコメントを受け付けていません

Learning-assisted Stochastic Capacity Expansion Planning: A Bayesian Optimization Approach

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 大規模な容量拡張問題 (CEP) を解決することは、地域規模のエネルギー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY | Learning-assisted Stochastic Capacity Expansion Planning: A Bayesian Optimization Approach はコメントを受け付けていません

Learning a Sparse Neural Network using IHT

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 優れたモデルの核心は、基本パターンと一貫性を反映する重要な情報のみに焦点を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Learning a Sparse Neural Network using IHT はコメントを受け付けていません

CaBaFL: Asynchronous Federated Learning via Hierarchical Cache and Feature Balance

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、有望な分散機械学習パラダイムと … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | CaBaFL: Asynchronous Federated Learning via Hierarchical Cache and Feature Balance はコメントを受け付けていません

Comparing Federated Stochastic Gradient Descent and Federated Averaging for Predicting Hospital Length of Stay

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 病院の入院期間 (LOS) を確実に予測することは、病院で効率的にリソース … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Comparing Federated Stochastic Gradient Descent and Federated Averaging for Predicting Hospital Length of Stay はコメントを受け付けていません

Learning in Deep Factor Graphs with Gaussian Belief Propagation

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 ガウス因子グラフで学習を行うアプローチを提案します。 すべての関連する量 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Learning in Deep Factor Graphs with Gaussian Belief Propagation はコメントを受け付けていません

Scalable Monte Carlo for Bayesian Learning

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 この本の目的は、ベイズ計算のコンテキストで広く適用されるマルコフ連鎖モンテ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Scalable Monte Carlo for Bayesian Learning はコメントを受け付けていません

Minimum discrepancy principle strategy for choosing $k$ in $k$-NN regression

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 ホールドアウト データを使用せずに $k$-NN 回帰推定器のハイパーパラ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Minimum discrepancy principle strategy for choosing $k$ in $k$-NN regression はコメントを受け付けていません