math.IT」カテゴリーアーカイブ

Private Aggregation for Byzantine-Resilient Heterogeneous Federated Learning

要約 クライアントのデータのプライバシーを維持しながら、ビザンチンのクライアント … 続きを読む

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Spectral Estimators for Multi-Index Models: Precise Asymptotics and Optimal Weak Recovery

要約 Multi-Indexモデルは、低次元構造を持つ機能の学習性を調査するため … 続きを読む

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Fairness Overfitting in Machine Learning: An Information-Theoretic Perspective

要約 機械学習モデルを使用したハイステークアプリケーションの公平性を促進する際の … 続きを読む

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ByzSecAgg: A Byzantine-Resistant Secure Aggregation Scheme for Federated Learning Based on Coded Computing and Vector Commitment

要約 この論文では、ビザンチンの攻撃やプライバシーの漏れに耐性のある連合学習のた … 続きを読む

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ZipNN: Lossless Compression for AI Models

要約 モデルサイズの成長と展開のスケールにより、それらのサイズはインフラストラク … 続きを読む

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Statistical mechanics of extensive-width Bayesian neural networks near interpolation

要約 30年間、統計力学はニューラルネットワークを分析するためのフレームワークを … 続きを読む

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Binarized Neural Networks Converge Toward Algorithmic Simplicity: Empirical Support for the Learning-as-Compression Hypothesis

要約 ニューラルネットワークの情報複雑さの理解と制御は、機械学習の中心的な課題で … 続きを読む

カテゴリー: 68Q30, 68Q32, 68T07, cs.AI, cs.IT, cs.LG, F.1.1, math.IT | コメントする

On the Training Convergence of Transformers for In-Context Classification of Gaussian Mixtures

要約 トランスは、実際にはコンテキスト学習(ICL)の印象的な能力を実証していま … 続きを読む

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On the Convergence Analysis of Muon

要約 ニューラルネットワークのパラメーターの大部分は、自然にマトリックスとして表 … 続きを読む

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Distributed Federated Learning for Vehicular Network Security: Anomaly Detection Benefits and Multi-Domain Attack Threats

要約 接続された自動運転車および自律型車両では、安全なメッセージ分類のための機械 … 続きを読む

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