stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Enhancing Preference-based Linear Bandits via Human Response Time

要約 インタラクティブな好み学習システムは、クエリを選択肢のペアとして提示し、二 … 続きを読む

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SAP: Corrective Machine Unlearning with Scaled Activation Projection for Label Noise Robustness

要約 ラベル破損 (専門家以外のアノテーションまたは敵対的攻撃によりトレーニング … 続きを読む

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Causal Deep Learning

要約 私たちは、因果的ディープ ニューラル ネットワークのセットを導出します。そ … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 15A09, 15A69, 15A72, 62D20, 62H25, 62H30, 62H35, 62J10, 68T45, cs.AI, cs.CV, cs.LG, G.3, stat.ML | Causal Deep Learning はコメントを受け付けていません

Efficient Link Prediction via GNN Layers Induced by Negative Sampling

要約 リンク予測用のグラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、大まかに … 続きを読む

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Towards Instance-Wise Calibration: Local Amortized Diagnostics and Reshaping of Conditional Densities (LADaR)

要約 複素入力 $\mathbf{x}$ を与えられたターゲット $y$ の条件 … 続きを読む

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On Reward Transferability in Adversarial Inverse Reinforcement Learning: Insights from Random Matrix Theory

要約 1 人の専門家による逆強化学習 (IRL) のコンテキストでは、敵対的逆強 … 続きを読む

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Verified Lifting of Deep learning Operators

要約 深層学習演算子は、最新の深層学習フレームワークの基本コンポーネントです。 … 続きを読む

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Automatic feature selection and weighting in molecular systems using Differentiable Information Imbalance

要約 特徴の選択は、分子システムや他の多くの分野の解析において不可欠ですが、いく … 続きを読む

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Non-asymptotic spectral bounds on the $\varepsilon$-entropy of kernel classes

要約 $K: \boldsymbol{\Omega}\times \boldsy … 続きを読む

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Adaptive Batch Size Schedules for Distributed Training of Language Models with Data and Model Parallelism

要約 大規模なモデルのトレーニングではバッチ サイズを適切に選択することが重要で … 続きを読む

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