cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Mamba time series forecasting with uncertainty quantification

要約 マンバなどの状態空間モデルは、シーケンスパターンをキャプチャする能力により … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, stat.ML | Mamba time series forecasting with uncertainty quantification はコメントを受け付けていません

Bayesian Probabilistic Matrix Factorization

要約 マトリックス因数分解は、推奨システムで広く使用されている手法です。 確率的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Bayesian Probabilistic Matrix Factorization はコメントを受け付けていません

RNE: a plug-and-play framework for diffusion density estimation and inference-time control

要約 この論文では、パス分布間の密度比の概念に基づいて、拡散推論時間密度の推定と … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | RNE: a plug-and-play framework for diffusion density estimation and inference-time control はコメントを受け付けていません

Generate-then-Verify: Reconstructing Data from Limited Published Statistics

要約 集計統計から表形式データを再構築する問題を研究します。攻撃者は、集合体を考 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, stat.ML | Generate-then-Verify: Reconstructing Data from Limited Published Statistics はコメントを受け付けていません

Limits of nonlinear and dispersive fiber propagation for an optical fiber-based extreme learning machine

要約 光ファイバ伝播に基づいて、極端な学習マシン(ELM)の一般化された非線形S … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.optics | Limits of nonlinear and dispersive fiber propagation for an optical fiber-based extreme learning machine はコメントを受け付けていません

Leveraging Coordinate Momentum in SignSGD and Muon: Memory-Optimized Zero-Order

要約 大型言語モデル(LLMS)の微調整は、事前に訓練されたモデルをダウンストリ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Leveraging Coordinate Momentum in SignSGD and Muon: Memory-Optimized Zero-Order はコメントを受け付けていません

Scalable First-order Method for Certifying Optimal k-Sparse GLMs

要約 このペーパーでは、スパース一般化線形モデル(GLMS)の最適性を証明する問 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Scalable First-order Method for Certifying Optimal k-Sparse GLMs はコメントを受け付けていません

Provable Benefits of Unsupervised Pre-training and Transfer Learning via Single-Index Models

要約 監視されていない訓練前および転送学習は、特に限られたラベル付きデータを持つ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Provable Benefits of Unsupervised Pre-training and Transfer Learning via Single-Index Models はコメントを受け付けていません

Multiverse: Your Language Models Secretly Decide How to Parallelize and Merge Generation

要約 オートレーリングの大型言語モデル(AR-LLM)は、順次生成において暗黙的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Multiverse: Your Language Models Secretly Decide How to Parallelize and Merge Generation はコメントを受け付けていません

EVINET: Towards Open-World Graph Learning via Evidential Reasoning Network

要約 グラフ学習は多くの現実世界のタスクにとって非常に重要でしたが、それらはしば … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | EVINET: Towards Open-World Graph Learning via Evidential Reasoning Network はコメントを受け付けていません