「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Explain Yourself, Briefly! Self-Explaining Neural Networks with Concise Sufficient Reasons

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 *最小限の十分な理由*一般的な説明の形式を表します – それに … 続きを読む →

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Generalised Parallel Tempering: Flexible Replica Exchange via Flows and Diffusions

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 Parallel Tempering（PT）は、並列計算を活用するために設 … 続きを読む →

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DiOpt: Self-supervised Diffusion for Constrained Optimization

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルの最近の進歩は、ローカルオプティマを逃れるためのマルチモーダルサ … 続きを読む →

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InfoPos: A ML-Assisted Solution Design Support Framework for Industrial Cyber-Physical Systems

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 データ中心およびML支援ソリューションに組み込まれたさまざまなビルディング … 続きを読む →

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RASPNet: A Benchmark Dataset for Radar Adaptive Signal Processing Applications

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 適応レーダーコミュニティ内のデータ駆動型モデルの開発をサポートするために、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, eess.SP | RASPNet: A Benchmark Dataset for Radar Adaptive Signal Processing Applications はコメントを受け付けていません

Studying number theory with deep learning: a case study with the Möbius and squarefree indicator functions

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 チャートンの作業に基づいて、小さな変圧器モデルをトレーニングして、M \ … 続きを読む →

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Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 高いユーティリティと厳格なデータプライバシーは、一部のクライアント間で分散 … 続きを読む →

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New tools for comparing classical and neural ODE models for tumor growth

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 腫瘍の成長をモデル化するための新しい計算ツール腫瘍グロース$。$ JLが導 … 続きを読む →

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Differentially Private Clustered Federated Learning

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 分散化された機械学習（ML）アプローチであるFederated Learn … 続きを読む →

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Assortment Optimization for Patient-Provider Matching

投稿日: 2025年2月17日 作成者: jarxiv

要約 上昇するプロバイダーの売上高は、医療管理者が頻繁に患者を利用可能なプロバイ … 続きを読む →

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