「I.2.6」カテゴリーアーカイブ

f-Divergence Minimization for Sequence-Level Knowledge Distillation

投稿日: 2023年7月31日 作成者: jarxiv

要約 知識蒸留 (KD) は、大規模なモデルから小規模なモデルに知識を移すプロセ … 続きを読む →

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Machine Learning with a Reject Option: A survey

投稿日: 2023年7月28日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルは、不正確である可能性が高い場合でも、常に予測を行います。 … 続きを読む →

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Thinker: Learning to Plan and Act

投稿日: 2023年7月28日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、強化学習エージェントが自律的に学習された世界モデルと対話し、利用 … 続きを読む →

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Integrating processed-based models and machine learning for crop yield prediction

投稿日: 2023年7月26日 作成者: jarxiv

要約 作物収量の予測には、通常、現地の条件に合わせて調整することが難しいことが判 … 続きを読む →

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Safety Margins for Reinforcement Learning

投稿日: 2023年7月26日 作成者: jarxiv

要約 自律型コントローラーは状況によっては安全ではありません。 これらの危険な状 … 続きを読む →

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Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

投稿日: 2023年7月26日 作成者: jarxiv

要約 表現学習は、特にノンパラメトリック手法では困難が多い高次元データのコンテキ … 続きを読む →

カテゴリー: 62F10, 62G08, 65K10, cs.AI, cs.LG, I.2.6, math.ST, stat.ME, stat.TH | Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation はコメントを受け付けていません

Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 表現学習は、特にノンパラメトリック手法では困難が多い高次元データのコンテキ … 続きを読む →

カテゴリー: 62F10, 62G08, 65K10, cs.AI, cs.LG, I.2.6, math.ST, stat.ME, stat.TH | Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation はコメントを受け付けていません

A mixed policy to improve performance of language models on math problems

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 数学の問題を解く場合、ほとんどの言語モデルはサンプリング戦略を採用し、条件 … 続きを読む →

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Predicting Grokking Long Before it Happens: A look into the loss landscape of models which grok

投稿日: 2023年7月18日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、ニューラル ネットワークにおけるグロッキングの発生を予測するこ … 続きを読む →

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Learning IMM Filter Parameters from Measurements using Gradient Descent

投稿日: 2023年7月14日 作成者: jarxiv

要約 データ融合および追跡アルゴリズムのパフォーマンスは、多くの場合、センサー … 続きを読む →

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