math.CT」カテゴリーアーカイブ

On the Anatomy of Attention

要約 機械学習モデルを体系的に関連付けて推論するために、圏論的な図式形式主義を導 … 続きを読む

カテゴリー: 18M30, 68T01, cs.LG, I.2.6, math.CT | コメントする

A Pattern Language for Machine Learning Tasks

要約 万能近似器として理想化されたニューラル ネットワークなどの学習器は、トレー … 続きを読む

カテゴリー: 18M30, 68T01, cs.LG, I.2.6, math.CT | コメントする

Towards Compositional Interpretability for XAI

要約 現在、人工知能 (AI) は主に、解釈可能性に欠けるブラックボックスの機械 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.LO, math.CT | コメントする

Automating Transfer of Robot Task Plans using Functorial Data Migrations

要約 この論文では、カテゴリー理論からの関数データ移行を使用した、オントロジーベ … 続きを読む

カテゴリー: 18-08, cs.AI, cs.RO, I.2.9, math.CT | コメントする

Stochastic Neural Network Symmetrisation in Markov Categories

要約 群準同型性に沿ってニューラル ネットワークを対称化する問題を考えます。準同 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.CT, stat.ML | Stochastic Neural Network Symmetrisation in Markov Categories はコメントを受け付けていません

Categorical Deep Learning: An Algebraic Theory of Architectures

要約 私たちは、深層学習アーキテクチャを指定および研究するための汎用フレームワー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.CT, math.RA, stat.ML | Categorical Deep Learning: An Algebraic Theory of Architectures はコメントを受け付けていません

Mathematical Foundations for a Compositional Account of the Bayesian Brain

要約 この論文は、能動推論とベイジアン脳の構成的説明に向けたいくつかの最初のステ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, math.CT, math.DS, math.ST, q-bio.NC, stat.TH | Mathematical Foundations for a Compositional Account of the Bayesian Brain はコメントを受け付けていません

On Meta-Prompting

要約 特定の統計モデルは、入力文字列を指示またはプロンプトとして解釈し、それらに … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, math.CT | On Meta-Prompting はコメントを受け付けていません

Higher-Order DisCoCat (Peirce-Lambek-Montague semantics)

要約 我々は、単語の意味がダイアグラムではなく、ダイアグラム値の高次関数である高 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, math.CT | Higher-Order DisCoCat (Peirce-Lambek-Montague semantics) はコメントを受け付けていません

Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings

要約 この論文では、正しい損失関数の概念を使用して、教師あり学習への 2 つのア … 続きを読む

カテゴリー: 18N99, 46N30, 60B10, 62G05, cs.LG, math.CT, math.FA, math.PR, math.ST, stat.TH | Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings はコメントを受け付けていません