「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

The Structural Complexity of Matrix-Vector Multiplication

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 $ n \ times n $ matrix mを前処理する問題と、任意の … 続きを読む →

カテゴリー: 65F05, cs.CC, cs.CG, cs.DS, cs.LG, F.2.1 | The Structural Complexity of Matrix-Vector Multiplication はコメントを受け付けていません

TimesBERT: A BERT-Style Foundation Model for Time Series Understanding

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 時系列分析は、多様なシナリオで重要です。 予測を超えて、かなりの現実世界の … 続きを読む →

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On Rademacher Complexity-based Generalization Bounds for Deep Learning

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 Rademacherの複雑さベースのフレームワークは、小さな画像クラスのセ … 続きを読む →

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ALVI Interface: Towards Full Hand Motion Decoding for Amputees Using sEMG

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 表面EMG信号を使用して、手の動きを解読するためのシステムを提示します。 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-bio.NC | ALVI Interface: Towards Full Hand Motion Decoding for Amputees Using sEMG はコメントを受け付けていません

Identifiable Multi-View Causal Discovery Without Non-Gaussianity

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 マルチビュー構造方程式モデル（SEM）のフレームワークにおける線形因果発見 … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 05C82, cs.LG, I.2.6, stat.ML | Identifiable Multi-View Causal Discovery Without Non-Gaussianity はコメントを受け付けていません

Reservoir Computing Benchmarks: a tutorial review and critique

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 リザーバーコンピューティングは、再発性ニューラルネットワークや物理材料など … 続きを読む →

カテゴリー: cs.ET, cs.LG, cs.NE | Reservoir Computing Benchmarks: a tutorial review and critique はコメントを受け付けていません

Dynamical Decoupling of Generalization and Overfitting in Large Two-Layer Networks

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 大規模な機械学習モデルの帰納的バイアスと一般化特性は、トレーニングに使用さ … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML | Dynamical Decoupling of Generalization and Overfitting in Large Two-Layer Networks はコメントを受け付けていません

Does Generation Require Memorization? Creative Diffusion Models using Ambient Diffusion

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 特にトレーニングセットが小さい場合、最先端の拡散モデリングパラダイムがトレ … 続きを読む →

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Controlled Model Debiasing through Minimal and Interpretable Updates

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 公正な機械学習モデルを学習するための従来のアプローチでは、一般的に既存の以 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Controlled Model Debiasing through Minimal and Interpretable Updates はコメントを受け付けていません

Cache Me If You Must: Adaptive Key-Value Quantization for Large Language Models

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）の効率的な実世界の展開は、長い出力を処理およ … 続きを読む →

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