「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Tight analyses of first-order methods with error feedback

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 エージェント間の通信は、分散学習における主要な計算ボトルネックになることが … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, math.OC | コメントする

How to Unlock Time Series Editing? Diffusion-Driven Approach with Multi-Grained Control

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 時系列の生成における最近の進歩は有望であるが、生成されたシーケンスの制御特 … 続きを読む →

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Learning Beyond Experience: Generalizing to Unseen State Space with Reservoir Computing

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 機械学習技術は、観察されたデータからのみ動的システムをモデル化するための効 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DS, nlin.CD, physics.comp-ph | コメントする

A Smooth Sea Never Made a Skilled $\texttt{SAILOR}$: Robust Imitation via Learning to Search

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 模倣学習に対する行動クローニング（BC）アプローチの基本的な制限は、専門家 … 続きを読む →

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Power Law Guided Dynamic Sifting for Efficient Attention

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 特に注意計算における高帯域幅メモリ（HBM）とSRAMの間のデータ転送中、 … 続きを読む →

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Learning normalized image densities via dual score matching

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 データからの学習確率モデルは多くの機械学習の努力の中心にありますが、次元の … 続きを読む →

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Generalizable, real-time neural decoding with hybrid state-space models

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 神経活動のリアルタイムデコードは、閉ループ実験から脳コンピューター界面まで … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-bio.NC | コメントする

LSM-2: Learning from Incomplete Wearable Sensor Data

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 機械学習における最近の進歩の基礎であるFoundationモデルは、主に完 … 続きを読む →

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Seeing the Invisible: Machine learning-Based QPI Kernel Extraction via Latent Alignment

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 準粒子干渉（QPI）イメージングは​​、量子材料の電子構造を調査するための … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | コメントする

Admissibility of Completely Randomized Trials: A Large-Deviation Approach

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 実験者が適応試験を実行するオプションを持っている場合、このオプションを無視 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, stat.ML | コメントする