「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Causal Intervention Framework for Variational Auto Encoder Mechanistic Interpretability

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 深い学習モデルの機械的解釈可能性は、ニューラルネットワークの機能を理解する … 続きを読む →

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Small-Scale-Fading-Aware Resource Allocation in Wireless Federated Learning

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 賢明なリソースの割り当ては、システムと統計的不均一性の両方に対処することに … 続きを読む →

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Nonparametric IPSS: Fast, flexible feature selection with false discovery control

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 機能の選択は、機械学習と統計における重要なタスクです。 ただし、既存の特徴 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Nonparametric IPSS: Fast, flexible feature selection with false discovery control はコメントを受け付けていません

Efficient Training of Physics-enhanced Neural ODEs via Direct Collocation and Nonlinear Programming

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 トレーニングプロセスを動的最適化問題として表現することにより、物理学強化ニ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 90C30, cs.LG, G.1.6, math.DS, math.OC | Efficient Training of Physics-enhanced Neural ODEs via Direct Collocation and Nonlinear Programming はコメントを受け付けていません

MARIOH: Multiplicity-Aware Hypergraph Reconstruction

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 ハイパーグラフは、従来のペアワイズグラフが完全にキャプチャできない高次の相 … 続きを読む →

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Don’t Mesh with Me: Generating Constructive Solid Geometry Instead of Meshes by Fine-Tuning a Code-Generation LLM

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 LLMSなどの機械学習の最近の進歩は、ソフトウェア開発とクリエイティブ業界 … 続きを読む →

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Decision Making under Model Misspecification: DRO with Robust Bayesian Ambiguity Sets

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 分配的に堅牢な最適化（DRO）は、経験的分布またはモデルに基づいた曖昧さセ … 続きを読む →

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Physics-Informed Sylvester Normalizing Flows for Bayesian Inference in Magnetic Resonance Spectroscopy

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 磁気共鳴分光法（MRS）は、組織の代謝組成を測定するための非侵襲的手法であ … 続きを読む →

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Anant-Net: Breaking the Curse of Dimensionality with Scalable and Interpretable Neural Surrogate for High-Dimensional PDEs

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 高次元の部分微分方程式（PDE）は、多様な科学的および工学的アプリケーショ … 続きを読む →

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Understand the Effect of Importance Weighting in Deep Learning on Dataset Shift

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 ラベルシフトと共変量シフトの下で、深いニューラルネットワークにおける重要性 … 続きを読む →

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