「cs.MS」カテゴリーアーカイブ

Faithful Logic Embeddings in HOL — A recipe to have it all: deep and shallow, automated and interactive, heavy and light, proofs and counterexamples, meta and object level

投稿日: 2025年2月27日 作成者: jarxiv

要約 古典的な高次ロジックにおける非古典的なロジックの深く浅い埋め込みは、近年、 … 続きを読む →

カテゴリー: 03Axx, 03B15, 03Bxx, 68T15, cs.AI, cs.LO, cs.MS, I.2.3, math.LO | Faithful Logic Embeddings in HOL — A recipe to have it all: deep and shallow, automated and interactive, heavy and light, proofs and counterexamples, meta and object level はコメントを受け付けていません

tn4ml: Tensor Network Training and Customization for Machine Learning

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 テンソルネットワークは、基礎科学の機械学習の課題に対処するためのニューラル … 続きを読む →

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evclust: Python library for evidential clustering

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

要約 クラスタリングの最近の開発傾向は、データ内のクラスターを識別するだけでなく … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.MS, cs.SE | evclust: Python library for evidential clustering はコメントを受け付けていません

Linearized Optimal Transport pyLOT Library: A Toolkit for Machine Learning on Point Clouds

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 Pylot Libraryは、下流タスクで使用する線形化された最適輸送（L … 続きを読む →

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Sparser, Better, Faster, Stronger: Efficient Automatic Differentiation for Sparse Jacobians and Hessians

投稿日: 2025年1月30日 作成者: jarxiv

要約 暗黙的な分化から確率的モデリングまで、ヤコビアンとヘシアンは機械学習（ML … 続きを読む →

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Optimization-Driven Design of Monolithic Soft-Rigid Grippers

投稿日: 2024年12月11日 作成者: jarxiv

要約 3D プリンティングや成形などの一般的な製造プロセスによってもたらされる予 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.MS, cs.RO | Optimization-Driven Design of Monolithic Soft-Rigid Grippers はコメントを受け付けていません

A tutorial on automatic differentiation with complex numbers

投稿日: 2024年12月11日 作成者: jarxiv

要約 自動微分はどこにでもありますが、’$\mathbb{C}^d$ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MS, cs.NA, math.NA | A tutorial on automatic differentiation with complex numbers はコメントを受け付けていません

Learning optimal objective values for MILP

投稿日: 2024年11月28日 作成者: jarxiv

要約 最新の混合整数線形計画法 (MILP) ソルバーは、分岐限定アルゴリズムと … 続きを読む →

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Jaya R Package — A Parameter-Free Solution for Advanced Single and Multi-Objective Optimization

投稿日: 2024年11月26日 作成者: jarxiv

要約 Jaya R パッケージは、単一目的と多目的の両方の最適化問題を解決するの … 続きを読む →

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Regress, Don’t Guess — A Regression-like Loss on Number Tokens for Language Models

投稿日: 2024年11月5日 作成者: jarxiv

要約 言語モデルはテキスト生成において優れた能力を持っていますが、数値を出力する … 続きを読む →

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