「cs.MS」カテゴリーアーカイブ

SparseOptimizer: Sparsify Language Models through Moreau-Yosida Regularization and Accelerate through Compiler Co-design

投稿日: 2023年6月28日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、Moreau-Yosida 正則化を利用して BERT、AL … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CC, cs.CL, cs.LG, cs.MS | SparseOptimizer: Sparsify Language Models through Moreau-Yosida Regularization and Accelerate through Compiler Co-design はコメントを受け付けていません

L0Learn: A Scalable Package for Sparse Learning using L0 Regularization

投稿日: 2023年6月12日 作成者: jarxiv

要約 $\ell_0$ 正則化を使用したスパース線形回帰と分類のためのオープンソ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MS, stat.CO, stat.ML | L0Learn: A Scalable Package for Sparse Learning using L0 Regularization はコメントを受け付けていません

TransPimLib: A Library for Efficient Transcendental Functions on Processing-in-Memory Systems

投稿日: 2023年5月22日 作成者: jarxiv

要約 Processing-in-Memory (PIM) は、最新のコンピュー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AR, cs.DC, cs.LG, cs.MS | TransPimLib: A Library for Efficient Transcendental Functions on Processing-in-Memory Systems はコメントを受け付けていません

NUBO: A Transparent Python Package for Bayesian Optimisation

投稿日: 2023年5月12日 作成者: jarxiv

要約 NUBOは、Newcastle University Bayesian O … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MS, stat.ML | NUBO: A Transparent Python Package for Bayesian Optimisation はコメントを受け付けていません

LLT: An R package for Linear Law-based Feature Space Transformation

投稿日: 2023年4月28日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】 LLT: 線型法に基づく特徴空間変換のためのRパッケージ 【 … 続きを読む →

カテゴリー: 60-04, 62H30, 62M10, 68T10, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.MS, G.3, stat.ML | LLT: An R package for Linear Law-based Feature Space Transformation はコメントを受け付けていません

TransPimLib: A Library for Efficient Transcendental Functions on Processing-in-Memory Systems

投稿日: 2023年4月21日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：処理インメモリシステム上で効率的な超越関数を提供するライブラリ、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AR, cs.DC, cs.LG, cs.MS | TransPimLib: A Library for Efficient Transcendental Functions on Processing-in-Memory Systems はコメントを受け付けていません

Learned multiphysics inversion with differentiable programming and machine learning

投稿日: 2023年4月13日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：異なるプログラミングと機械学習によるマルチ物理学的逆演算の学習 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, cs.MS, physics.comp-ph, physics.geo-ph | Learned multiphysics inversion with differentiable programming and machine learning はコメントを受け付けていません

Torch-Choice: A PyTorch Package for Large-Scale Choice Modelling with Python

投稿日: 2023年4月5日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】PyTorchを用いた大規模な選択モデリングのためのTorch … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MS, econ.EM | Torch-Choice: A PyTorch Package for Large-Scale Choice Modelling with Python はコメントを受け付けていません

Physics-driven machine learning models coupling PyTorch and Firedrake

投稿日: 2023年3月15日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) は、科学と工学の多くの分野で発生する複雑な物理シ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MS, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph | Physics-driven machine learning models coupling PyTorch and Firedrake はコメントを受け付けていません

Proceedings 11th International Workshop on Theorem Proving Components for Educational Software

投稿日: 2023年3月10日 作成者: jarxiv

要約 TheEdu シリーズは、中等学校で数学を行う直感的な方法から、STEM … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, cs.LO, cs.MS | Proceedings 11th International Workshop on Theorem Proving Components for Educational Software はコメントを受け付けていません