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Diffusion-Based Symbolic Regression
要約 拡散は、生成モデリングの強力なフレームワークとして浮上しており、画像やオー … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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EVA-MILP: Towards Standardized Evaluation of MILP Instance Generation
要約 混合整数線形プログラミング（MILP）は、複雑な意思決定の問題を解決するた … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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QGAN-based data augmentation for hybrid quantum-classical neural networks
要約 量子ニューラルネットワークは、より速く収束し、古典モデルよりも高い精度を達 … 続きを読む
ByzFL: Research Framework for Robust Federated Learning
要約 堅牢なフェデレートラーニング（FL）アルゴリズムを開発およびベンチマークす … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Otter: Generating Tests from Issues to Validate SWE Patches
要約 既存のコードからテストを生成することには多くの作業がありましたが、問題から … 続きを読む
Mirror Online Conformal Prediction with Intermittent Feedback
要約 オンラインのコンフォーマル予測により、そのパフォーマンスに関するフィードバ … 続きを読む
Timing is important: Risk-aware Fund Allocation based on Time-Series Forecasting
要約 ファンドの配分は、金融領域でますます重要な問題でした。 実際には、特定の将 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Cascading Adversarial Bias from Injection to Distillation in Language Models
要約 モデルの蒸留は、より大きなシステム機能を保持する、より小さく展開可能な言語 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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From Invariant Representations to Invariant Data: Provable Robustness to Spurious Correlations via Noisy Counterfactual Matching
要約 偽の相関は、新しい環境でモデルのパフォーマンスを低下させる可能性があります … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Statistical mechanics of extensive-width Bayesian neural networks near interpolation
要約 30年間、統計力学はニューラルネットワークを分析するためのフレームワークを … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML
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