「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

The Polar Express: Optimal Matrix Sign Methods and Their Application to the Muon Algorithm

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 極座標分解とそれに関連する行列符号関数の計算は、数値解析において数十年にわ … 続きを読む →

カテゴリー: 65F30, 68N19, 68T07, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.NA, F.2.1, math.NA, math.OC | The Polar Express: Optimal Matrix Sign Methods and Their Application to the Muon Algorithm はコメントを受け付けていません

Graph Generative Pre-trained Transformer

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 グラフ生成は、複雑な関係や構造化されたデータをモデル化する能力を持つため、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Graph Generative Pre-trained Transformer はコメントを受け付けていません

StreamBP: Memory-Efficient Exact Backpropagation for Long Sequence Training of LLMs

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 長いシーケンスデータに対する言語モデルの学習は、長鎖推論などの複雑なタスク … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | StreamBP: Memory-Efficient Exact Backpropagation for Long Sequence Training of LLMs はコメントを受け付けていません

How Explanations Leak the Decision Logic: Stealing Graph Neural Networks via Explanation Alignment

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 グラフニューラルネットワーク(GNN)は、創薬や金融分析などの領域において … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | How Explanations Leak the Decision Logic: Stealing Graph Neural Networks via Explanation Alignment はコメントを受け付けていません

Modelling the Effects of Hearing Loss on Neural Coding in the Auditory Midbrain with Variational Conditioning

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 聴覚の基礎となる音から神経活動へのマッピングは、非常に非線形である。蝸牛に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.NC | Modelling the Effects of Hearing Loss on Neural Coding in the Auditory Midbrain with Variational Conditioning はコメントを受け付けていません

Retrieval-Augmented Generation as Noisy In-Context Learning: A Unified Theory and Risk Bounds

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 検索支援型生成（RAG）は、外部知識を用いてLLMを支援することで、近年多 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG, math.ST, stat.TH | Retrieval-Augmented Generation as Noisy In-Context Learning: A Unified Theory and Risk Bounds はコメントを受け付けていません

Inverse Reinforcement Learning with Switching Rewards and History Dependency for Characterizing Animal Behaviors

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 神経科学における意思決定を研究する伝統的なアプローチは、動物が明確な報酬を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Inverse Reinforcement Learning with Switching Rewards and History Dependency for Characterizing Animal Behaviors はコメントを受け付けていません

HardNet: Hard-Constrained Neural Networks with Universal Approximation Guarantees

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 入出力関係の事前知識や仕様を機械学習モデルに組み込むことは、限られたデータ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | HardNet: Hard-Constrained Neural Networks with Universal Approximation Guarantees はコメントを受け付けていません

Towards Automated Semantic Interpretability in Reinforcement Learning via Vision-Language Models

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 強化学習(RL)における意味解釈可能性は、エージェントの決定を理解可能かつ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Towards Automated Semantic Interpretability in Reinforcement Learning via Vision-Language Models はコメントを受け付けていません

Not Every AI Problem is a Data Problem: We Should Be Intentional About Data Scaling

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデルの学習とスケーリングにはますます多くのデータが必要になるが … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Not Every AI Problem is a Data Problem: We Should Be Intentional About Data Scaling はコメントを受け付けていません