「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Brain network science modelling of sparse neural networks enables Transformers and LLMs to perform as fully connected

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 動的スパーストレーニング（DST）は、ANNの計算需要を減らすことができま … 続きを読む →

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Schemato – An LLM for Netlist-to-Schematic Conversion

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルは、特にアナログ回路で回路設計を進めています。 彼らは通常、 … 続きを読む →

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Falsification of Unconfoundedness by Testing Independence of Causal Mechanisms

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 観察研究における治療効果を推定する上での主な課題は、測定されていない交絡の … 続きを読む →

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Finding Counterfactual Evidences for Node Classification

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 反事実学習は、因果関係に根ざした重要なパラダイムとして浮上しており、公平性 … 続きを読む →

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Zero-Shot Streaming Text to Speech Synthesis with Transducer and Auto-Regressive Modeling

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 ゼロショットストリーミングテキストからスピーチは、人間コンピューターの相互 … 続きを読む →

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Meta-Learning Approaches for Speaker-Dependent Voice Fatigue Models

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 スピーカー依存モデリングは、音声ベースの健康監視アプリケーションのパフォー … 続きを読む →

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Load Forecasting for Households and Energy Communities: Are Deep Learning Models Worth the Effort?

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 エネルギーシステムは、再生可能な世代の高い株を持つ分散型構造に移行するため … 続きを読む →

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Disentangling Total-Variance and Signal-to-Noise-Ratio Improves Diffusion Models

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルの長いサンプリング時間は、重要なボトルネックのままであり、拡散時 … 続きを読む →

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Efficient Generative Modeling with Residual Vector Quantization-Based Tokens

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 高速サンプリングを備えた高忠実度生成のための効率的な残差ベクトル量子化（R … 続きを読む →

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JFlow: Model-Independent Spherical Jeans Analysis using Equivariant Continuous Normalizing Flows

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 ドワーフスフェロイド銀河の星の運動学は、暗黒物質ハローの構造を理解するため … 続きを読む →

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