stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Fed-Joint: Joint Modeling of Nonlinear Degradation Signals and Failure Events for Remaining Useful Life Prediction using Federated Learning

要約 機械の多くの故障メカニズムは、条件監視(CM)信号の動作と密接に関連してい … 続きを読む

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FlowKac: An Efficient Neural Fokker-Planck solver using Temporal Normalizing flows and the Feynman Kac-Formula

要約 高次元の複雑な動的システムのFokker-Planck方程式を解決すること … 続きを読む

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Reinforcement Learning with Verifiable Rewards: GRPO’s Effective Loss, Dynamics, and Success Amplification

要約 グループ相対ポリシー最適化(GRPO)が導入され、検証可能またはバイナリ報 … 続きを読む

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Non-asymptotic Analysis of Biased Adaptive Stochastic Approximation

要約 適応ステップを使用した確率勾配降下(SGD)は、深いニューラルネットワーク … 続きを読む

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Early Directional Convergence in Deep Homogeneous Neural Networks for Small Initializations

要約 このホワイトペーパーでは、局所的にリプシッツグラデーションと2つ以上の均一 … 続きを読む

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Vecchia Gaussian Process Ensembles on Internal Representations of Deep Neural Networks

要約 回帰タスクの場合、標準のガウスプロセス(GPS)は自然な不確実性の定量化( … 続きを読む

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A transfer learning framework for weak-to-strong generalization

要約 最新の大規模な言語モデル(LLM)アラインメント手法は人間のフィードバック … 続きを読む

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Power Spectrum Signatures of Graphs

要約 グラフ、ポイントクラウド、マニホールドのラプラシアン演算子に基づくポイント … 続きを読む

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Contextual Similarity Distillation: Ensemble Uncertainties with a Single Model

要約 不確実性の定量化は、効率的な探索や安定したオフライン強化学習から、医療診断 … 続きを読む

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Diverse Projection Ensembles for Distributional Reinforcement Learning

要約 古典的な強化学習(RL)とは対照的に、分布RLアルゴリズムは、期待値ではな … 続きを読む

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