「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

How much to Dereverberate? Low-Latency Single-Channel Speech Enhancement in Distant Microphone Scenarios

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 残響除去は、信号の明瞭度と品質を向上させる音声強調（SE）の重要なサブタス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SD, eess.AS, I.5.1 | How much to Dereverberate? Low-Latency Single-Channel Speech Enhancement in Distant Microphone Scenarios はコメントを受け付けていません

How to Learn a Star: Binary Classification with Starshaped Polyhedral Sets

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 我々は、連続区分的な一次関数のクラスに限定した二値分類を考察する。我々は、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DM, cs.LG, math.CO, math.MG | How to Learn a Star: Binary Classification with Starshaped Polyhedral Sets はコメントを受け付けていません

Learning Stabilizing Policies via an Unstable Subspace Representation

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 線形時不変(LTI)システムの安定化学習(LTS)の問題を研究する。制御の … 続きを読む →

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Stabilizing Temporal Difference Learning via Implicit Stochastic Approximation

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 時間差（TD）学習は、強化学習（RL）における基礎的なアルゴリズムである。 … 続きを読む →

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chebgreen: Learning and Interpolating Continuous Empirical Green’s Functions from Data

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 本研究では、制御パラメータを持ち、支配偏微分方程式が未知である1次元システ … 続きを読む →

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Provable Efficiency of Guidance in Diffusion Models for General Data Distribution

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは生成モデリングの強力なフレームワークとして登場し、ガイダンス技 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Provable Efficiency of Guidance in Diffusion Models for General Data Distribution はコメントを受け付けていません

Carbon Aware Transformers Through Joint Model-Hardware Optimization

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 機械学習(ML)システムの急速な成長により、その環境への影響、特に学習や推 … 続きを読む →

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An Efficient Matrix Multiplication Algorithm for Accelerating Inference in Binary and Ternary Neural Networks

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）のよ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG | An Efficient Matrix Multiplication Algorithm for Accelerating Inference in Binary and Ternary Neural Networks はコメントを受け付けていません

Learning and Transferring Physical Models through Derivatives

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 我々は、偏導関数を学習することで物理システムをモデル化する教師ありアプロー … 続きを読む →

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Generating synthetic data for neural operators

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 最近の文献の進歩は、現在の数値ソルバーが到達できない偏微分方程式（PDE） … 続きを読む →

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