stat.ML」カテゴリーアーカイブ

LipKernel: Lipschitz-Bounded Convolutional Neural Networks via Dissipative Layers

要約 我々は、規定のリプシッツ限界を強制することによる堅牢性保証を組み込んだ畳み … 続きを読む

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Batch, match, and patch: low-rank approximations for score-based variational inference

要約 ブラックボックス変分推論 (BBVI) は、完全な共分散行列を使用して多変 … 続きを読む

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Fearless Stochasticity in Expectation Propagation

要約 期待伝播 (EP) は、確率モデルで近似推論を実行するためのアルゴリズムの … 続きを読む

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Optimizing Posterior Samples for Bayesian Optimization via Rootfinding

要約 ベイジアン最適化は、コストのかかる目的関数の大域的な最適化を、一連の取得関 … 続きを読む

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Fourier Head: Helping Large Language Models Learn Complex Probability Distributions

要約 大規模な言語モデルの品質が向上するにつれて、それらを使用して非言語トークン … 続きを読む

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Efficient Neural Network Training via Subset Pretraining

要約 ニューラル ネットワークのトレーニングでは、バッチ (主にトレーニング セ … 続きを読む

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PaGoDA: Progressive Growing of a One-Step Generator from a Low-Resolution Diffusion Teacher

要約 拡散モデルは、高次元のコンテンツを生成する際に顕著なパフォーマンスを発揮し … 続きを読む

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An Effective Theory of Bias Amplification

要約 機械学習モデルはデータに存在するバイアスを捉えて増幅する可能性があり、その … 続きを読む

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LLM-initialized Differentiable Causal Discovery

要約 確率変数間の因果関係の発見は、多くの科学分野に応用できる重要かつ困難な問題 … 続きを読む

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Resilience in Knowledge Graph Embeddings

要約 近年、ナレッジ グラフは関心を集めており、特に情報検索、質問応答、推奨シス … 続きを読む

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