cs.LG」カテゴリーアーカイブ

ScaleGNN: Towards Scalable Graph Neural Networks via Adaptive High-order Neighboring Feature Fusion

要約 グラフニューラルネットワーク(GNNS)は、ノード間の関係情報を効果的にキ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | ScaleGNN: Towards Scalable Graph Neural Networks via Adaptive High-order Neighboring Feature Fusion はコメントを受け付けていません

StreamRL: Scalable, Heterogeneous, and Elastic RL for LLMs with Disaggregated Stream Generation

要約 強化学習(RL)は、大規模な言語モデル(LLMS)のコアポストトレーニング … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | StreamRL: Scalable, Heterogeneous, and Elastic RL for LLMs with Disaggregated Stream Generation はコメントを受け付けていません

Low-Rank Adaptation of Neural Fields

要約 視覚データの処理には、多くの場合、画像フィルタリング、表面の平滑化、ビデオ … 続きを読む

カテゴリー: cs.GR, cs.LG | Low-Rank Adaptation of Neural Fields はコメントを受け付けていません

Adversarial Observations in Weather Forecasting

要約 GoogleのGencastなどのAIベースのシステムは、最近、天気予報に … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Adversarial Observations in Weather Forecasting はコメントを受け付けていません

CVKAN: Complex-Valued Kolmogorov-Arnold Networks

要約 この作業では、複雑なコルモゴロフアーノルドネットワーク(KAN)であるCV … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | CVKAN: Complex-Valued Kolmogorov-Arnold Networks はコメントを受け付けていません

Follow-the-Perturbed-Leader Approaches Best-of-Both-Worlds for the m-Set Semi-Bandit Problems

要約 組み合わせセミバンディット問題の一般的なケースである$ m $ $ -Se … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Follow-the-Perturbed-Leader Approaches Best-of-Both-Worlds for the m-Set Semi-Bandit Problems はコメントを受け付けていません

Selective Task Group Updates for Multi-Task Optimization

要約 マルチタスク学習により、統一されたアーキテクチャ内で複数のタスクをトレーニ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Selective Task Group Updates for Multi-Task Optimization はコメントを受け付けていません

EEG Right & Left Voluntary Hand Movement-based Virtual Brain-Computer Interfacing Keyboard Using Hybrid Deep Learning Approach

要約 脳マシン界面(BMI)、特に脳波(EEG)に基づくものは、運動障害のある個 … 続きを読む

カテゴリー: cs.HC, cs.LG, cs.NE, eess.SP, q-bio.NC | EEG Right & Left Voluntary Hand Movement-based Virtual Brain-Computer Interfacing Keyboard Using Hybrid Deep Learning Approach はコメントを受け付けていません

Efficient Discovery of Motif Transition Process for Large-Scale Temporal Graphs

要約 一時的なグラフでモチーフの動的遷移を理解することは、グラフ構造が時間の経過 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DB, cs.LG | Efficient Discovery of Motif Transition Process for Large-Scale Temporal Graphs はコメントを受け付けていません

An Operator Splitting View of Federated Learning

要約 過去数年にわたって、フェデレートラーニング($ \ texttt {fl} … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | An Operator Splitting View of Federated Learning はコメントを受け付けていません