math.CO」カテゴリーアーカイブ

What makes math problems hard for reinforcement learning: a case study

要約 組み合わせグループ理論からの長年の推測を使用して、複数の観点から、不釣り合 … 続きを読む

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Noise Sensitivity of Hierarchical Functions and Deep Learning Lower Bounds in General Product Measures

要約 最近の作品は、階層構造を使用した機能またはデータを調べることにより、Dee … 続きを読む

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Neural Discovery in Mathematics: Do Machines Dream of Colored Planes?

要約 Hadwiger-Nelson問題のケーススタディ、単色の単位距離ペアを避 … 続きを読む

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Using Code Generation to Solve Open Instances of Combinatorial Design Problems

要約 組み合わせデザインのハンドブックは、多くの種類の組み合わせデザインをカタロ … 続きを読む

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Random-Key Algorithms for Optimizing Integrated Operating Room Scheduling

要約 効率的な手術室のスケジューリングは、病院の効率、患者の満足度、リソースの利 … 続きを読む

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Random-Key Algorithms for Optimizing Integrated Operating Room Scheduling

要約 病院の効率、患者の満足度、リソースの活用には、効率的な手術室のスケジュール … 続きを読む

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An objective function for order preserving hierarchical clustering

要約 確率的部分順序と有向非巡回グラフ (DAG) の類似性に基づく階層的クラス … 続きを読む

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Lifted Inference beyond First-Order Logic

要約 Weighted First Order Model Counting ( … 続きを読む

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On Functional Dimension and Persistent Pseudodimension

要約 固定フィードフォワード ReLU ニューラル ネットワーク アーキテクチャ … 続きを読む

カテゴリー: 52B70, 52C35, 57Q99, 57R70, cs.LG, math.AG, math.CO | On Functional Dimension and Persistent Pseudodimension はコメントを受け付けていません

Theoretical Insights into Line Graph Transformation on Graph Learning

要約 折れ線グラフの変換はグラフ理論で広く研究されており、折れ線グラフの各ノード … 続きを読む

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