「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Enhancing Image Resolution of Solar Magnetograms: A Latent Diffusion Model Approach

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

要約 太陽磁場の空間特性は、太陽内部の物理プロセスとその惑星間効果を解読するため … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.IM, astro-ph.SR, cs.LG | Enhancing Image Resolution of Solar Magnetograms: A Latent Diffusion Model Approach はコメントを受け付けていません

Fair Dynamic Spectrum Access via Fully Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

要約 限られた数の直交周波数帯域を共有するいくつかのソース照明ペアを持つ分散型ワ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NI | Fair Dynamic Spectrum Access via Fully Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Solving the Best Subset Selection Problem via Suboptimal Algorithms

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

要約 線形回帰における最良のサブセット選択は、問題の次元が増加すると急速に増加す … 続きを読む →

カテゴリー: 65K05, 90C59, cs.LG, stat.ML | Solving the Best Subset Selection Problem via Suboptimal Algorithms はコメントを受け付けていません

Sample-Optimal Private Regression in Polynomial Time

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

要約 ガウス共変量の通常の最小二乗回帰問題（不明な共分散構造）における予測エラー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Sample-Optimal Private Regression in Polynomial Time はコメントを受け付けていません

NoProp: Training Neural Networks without Back-propagation or Forward-propagation

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

要約 学習のための標準的なディープラーニングアプローチでは、出力から各学習可能な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | NoProp: Training Neural Networks without Back-propagation or Forward-propagation はコメントを受け付けていません

Faster Rates for No-Regret Learning in General Games via Cautious Optimism

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

要約 $ o（n \ log^2 d \ log t）$を達成する最初の非結合学 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.GT, cs.LG, math.OC | Faster Rates for No-Regret Learning in General Games via Cautious Optimism はコメントを受け付けていません

Policy Gradient for LQR with Domain Randomization

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

要約 ドメインランダム化（DR）は、現実世界で堅牢なパフォーマンスを達成すること … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY | Policy Gradient for LQR with Domain Randomization はコメントを受け付けていません

Model Hemorrhage and the Robustness Limits of Large Language Models

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、自然言語処理タスク全体で強力なパフォーマ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Model Hemorrhage and the Robustness Limits of Large Language Models はコメントを受け付けていません

The Mathematical Relationship Between Layer Normalization and Dynamic Activation Functions

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

要約 最近の論文では、層の正規化（LN）のドロップイン置換として動的タン（DYT … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | The Mathematical Relationship Between Layer Normalization and Dynamic Activation Functions はコメントを受け付けていません

Artificial Conversations, Real Results: Fostering Language Detection with Synthetic Data

投稿日: 2025年4月1日 作成者: jarxiv

要約 高品質のトレーニングデータを収集することは、大規模な言語モデル（LLMS） … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Artificial Conversations, Real Results: Fostering Language Detection with Synthetic Data はコメントを受け付けていません