math.IT」カテゴリーアーカイブ

Resource Allocation for Stable LLM Training in Mobile Edge Computing

要約 モバイル デバイスが高度なアプリケーションの中心となることが増えているため … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.IT, cs.SY, eess.SY, math.IT, math.OC | Resource Allocation for Stable LLM Training in Mobile Edge Computing はコメントを受け付けていません

Optical ISAC: Fundamental Performance Limits and Transceiver Design

要約 この論文では、統合センシングおよび統合型センシング・システム内の通信用の単 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.AP, stat.CO | Optical ISAC: Fundamental Performance Limits and Transceiver Design はコメントを受け付けていません

Best Arm Identification with Minimal Regret

要約 責任ある実験を必要とする現実世界のアプリケーションを動機として、後悔を最小 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Best Arm Identification with Minimal Regret はコメントを受け付けていません

Hierarchical Federated ADMM

要約 この論文では、広く使用されている勾配降下法ベースの階層連合学習 (FL) … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.IT, cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.IT | Hierarchical Federated ADMM はコメントを受け付けていません

Hypergame Theory for Decentralized Resource Allocation in Multi-user Semantic Communications

要約 セマンティック通信 (SC) は、ワイヤレス デバイスが欠落したデータ ポ … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT | Hypergame Theory for Decentralized Resource Allocation in Multi-user Semantic Communications はコメントを受け付けていません

Hypergame Theory for Decentralized Resource Allocation in Multi-user Semantic Communications

要約 セマンティック通信 (SC) は、ワイヤレス デバイスが欠落したデータ ポ … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT | Hypergame Theory for Decentralized Resource Allocation in Multi-user Semantic Communications はコメントを受け付けていません

Subsampling Suffices for Adaptive Data Analysis

要約 データセットに対して実行される分析が母集団全体を代表していることを確認する … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.IT, cs.LG, math.IT | Subsampling Suffices for Adaptive Data Analysis はコメントを受け付けていません

Testing Dependency of Weighted Random Graphs

要約 この論文では、2 つの重み付きランダム グラフ間のエッジ依存性を検出するタ … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT | Testing Dependency of Weighted Random Graphs はコメントを受け付けていません

A Networked Multi-Agent System for Mobile Wireless Infrastructure on Demand

要約 世界中の都市部でワイヤレス接続が普及しているにもかかわらず、接続が不十分ま … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.RO, math.IT, math.OC | A Networked Multi-Agent System for Mobile Wireless Infrastructure on Demand はコメントを受け付けていません

On Causality in Domain Adaptation and Semi-Supervised Learning: an Information-Theoretic Analysis for Parametric Models

要約 特に因果関係を組み込んだ教師なしドメイン適応 (UDA) と半教師あり学習 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT | On Causality in Domain Adaptation and Semi-Supervised Learning: an Information-Theoretic Analysis for Parametric Models はコメントを受け付けていません