「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Decoupled SGDA for Games with Intermittent Strategy Communication

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、プレーヤー間で戦略を頻繁に交換するマルチプレイヤーゲームのコミュ … 続きを読む →

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Mean-field limit from general mixtures of experts to quantum neural networks

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、教師あり学習問題について勾配フローを介して訓練された専門家混 … 続きを読む →

カテゴリー: 49Q22, 60F05, 81P45, cs.LG, math-ph, math.MP, math.PR | Mean-field limit from general mixtures of experts to quantum neural networks はコメントを受け付けていません

End-to-end workflow for machine learning-based qubit readout with QICK and hls4ml

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 共同設計したニューラル ネットワーク (NN) を量子計測制御キット (Q … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, quant-ph | End-to-end workflow for machine learning-based qubit readout with QICK and hls4ml はコメントを受け付けていません

Leveraging heterogeneous spillover in maximizing contextual bandit rewards

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 コンテキストに依存する推奨システムは、コンテキスト情報を考慮して、関連する … 続きを読む →

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Decision-Focused Learning for Complex System Identification: HVAC Management System Application

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 特定の統計メトリックまたはタスクに依存しない損失を最小限に抑えるために調整 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, I.6.3 | Decision-Focused Learning for Complex System Identification: HVAC Management System Application はコメントを受け付けていません

Overcoming Fairness Trade-offs via Pre-processing: A Causal Perspective

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 公正な決定のためのトレーニング機械学習モデルは、2つの重要な課題に直面して … 続きを読む →

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A Note on the Prediction-Powered Bootstrap

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 予測を活用した推論のためのブートストラップ ベースの方法である PPBoo … 続きを読む →

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CodeMonkeys: Scaling Test-Time Compute for Software Engineering

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 スケーリングテスト時間計算は、LLM機能を改善するための有望な軸です。 た … 続きを読む →

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MLPs at the EOC: Concentration of the NTK

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル タンジェント カーネル (NTK) $K_\theta の濃度 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.LG, stat.ML | MLPs at the EOC: Concentration of the NTK はコメントを受け付けていません

Liger Kernel: Efficient Triton Kernels for LLM Training

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 大規模な大規模な言語モデル（LLM）を大規模に効率的にトレーニングすること … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DC, cs.LG | Liger Kernel: Efficient Triton Kernels for LLM Training はコメントを受け付けていません