cs.MS」カテゴリーアーカイブ

tn4ml: Tensor Network Training and Customization for Machine Learning

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

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

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

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

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

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

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A tutorial on automatic differentiation with complex numbers

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

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Learning optimal objective values for MILP

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

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

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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$\texttt{skwdro}$: a library for Wasserstein distributionally robust machine learning

要約 堅牢な機械学習モデルをトレーニングするための Python ライブラリであ … 続きを読む

カテゴリー: 90C15, 90C17, cs.LG, cs.MS, G.1.6, math.OC | $\texttt{skwdro}$: a library for Wasserstein distributionally robust machine learning はコメントを受け付けていません