「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Architect Your Landscape Approach (AYLA) for Optimizations in Deep Learning

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 確率的勾配降下（SGD）およびAdamなどのそのバリアントは、損失関数勾配 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Architect Your Landscape Approach (AYLA) for Optimizations in Deep Learning はコメントを受け付けていません

CO-DEFEND: Continuous Decentralized Federated Learning for Secure DoH-Based Threat Detection

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 暗号化されたDNSトラフィック内で悪意のあるアクティビティを隠すために攻撃 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | CO-DEFEND: Continuous Decentralized Federated Learning for Secure DoH-Based Threat Detection はコメントを受け付けていません

Multi-fidelity Parameter Estimation Using Conditional Diffusion Models

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 複雑なシステムにおけるパラメーター推定値の不確実性の定量化のための多忠実度 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Multi-fidelity Parameter Estimation Using Conditional Diffusion Models はコメントを受け付けていません

Analysis of an Idealized Stochastic Polyak Method and its Application to Black-Box Model Distillation

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 SPS $^*$と呼ばれる理想的な確率的ポリックステップサイズの一般的な収 … 続きを読む →

カテゴリー: 15B52, 62L20, 65Y20, 68W20, 68W40, 74S60, 90C06, 90C53, cs.LG, G.1.6 | Analysis of an Idealized Stochastic Polyak Method and its Application to Black-Box Model Distillation はコメントを受け付けていません

Representing Flow Fields with Divergence-Free Kernels for Reconstruction

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 既存の手法は、多くの場合、アーティファクトの過剰な技術、不均一なアーキテク … 続きを読む →

カテゴリー: cs.GR, cs.LG | Representing Flow Fields with Divergence-Free Kernels for Reconstruction はコメントを受け付けていません

Limits to Analog Reservoir Learning

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 貯水池の計算は、時系列データを学習および予測するための再発性のフレームワー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT | Limits to Analog Reservoir Learning はコメントを受け付けていません

Large Language Models for Code Generation: A Comprehensive Survey of Challenges, Techniques, Evaluation, and Applications

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、多くの分野で顕著な能力を実証しています。 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SE | Large Language Models for Code Generation: A Comprehensive Survey of Challenges, Techniques, Evaluation, and Applications はコメントを受け付けていません

Client Selection in Federated Learning with Data Heterogeneity and Network Latencies

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）は、複数のクライアントがプライ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Client Selection in Federated Learning with Data Heterogeneity and Network Latencies はコメントを受け付けていません

Gen-C: Populating Virtual Worlds with Generative Crowds

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 過去20年にわたって、研究者は人間の群衆をシミュレートすることに大きな進歩 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.GR, cs.LG | Gen-C: Populating Virtual Worlds with Generative Crowds はコメントを受け付けていません

Hessian-aware Training for Enhancing DNNs Resilience to Parameter Corruptions

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 深いニューラルネットワークは、パラメーターの破損に対して回復力がありません … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Hessian-aware Training for Enhancing DNNs Resilience to Parameter Corruptions はコメントを受け付けていません