「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

AdaPTS: Adapting Univariate Foundation Models to Probabilistic Multivariate Time Series Forecasting

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 事前に訓練された基礎モデル（FMS）は、単変量の時系列予測タスクで例外的な … 続きを読む →

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Large Language Models for Anomaly and Out-of-Distribution Detection: A Survey

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 異常または分散除外（OOD）サンプルの検出は、機械学習システムの信頼性と信 … 続きを読む →

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Probabilistic Super-Resolution for High-Fidelity Physical System Simulations with Uncertainty Quantification

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 スーパー解像度（SR）は、低解像度データから物理システムの高忠実度シミュレ … 続きを読む →

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Adversarial Mixup Unlearning

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 Machine Ulderningは、機械学習モデルから機密情報の削除を可 … 続きを読む →

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Small Loss Bounds for Online Learning Separated Function Classes: A Gaussian Process Perspective

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 過度に悲観的な計算下限を回避しながら実用的で効率的なアルゴリズムを開発する … 続きを読む →

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A Regularized Newton Method for Nonconvex Optimization with Global and Local Complexity Guarantees

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 Lipschitz連続ヘッセンを使用して、非凸関数の$ \ epsilon … 続きを読む →

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Fenchel-Young Variational Learning

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 変動の観点から、多くの統計学習基準には、経験的リスクと正則化のバランスをと … 続きを読む →

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VT-GAN: Cooperative Tabular Data Synthesis using Vertical Federated Learning

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 このホワイトペーパーでは、垂直フェデレートラーニング（VFL）の適用を提示 … 続きを読む →

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Uncertainty-Aware Explanations Through Probabilistic Self-Explainable Neural Networks

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 深いニューラルネットワークの透明性の欠如は、ハイステークスアプリケーション … 続きを読む →

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Training Neural Networks on Data Sources with Unknown Reliability

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 データが複数のソースによって生成される場合、従来のトレーニング方法は、各ソ … 続きを読む →

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