「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Defining and Measuring Disentanglement for non-Independent Factors of Variation

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 表現学習は、データから変動要因を発見し、抽出することを可能にするアプローチ … 続きを読む →

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Reciprocal Learning

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、さまざまな機械学習アルゴリズムが、相互学習という 1 つのパラダ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T37, 68W25, cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Reciprocal Learning はコメントを受け付けていません

Unified Discrete Diffusion for Categorical Data

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 離散拡散モデルは、言語やグラフなどの自然に離散的なデータのアプリケーション … 続きを読む →

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Multi-marginal Schrödinger Bridges with Iterative Reference

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 専門家は、複数の時点でのサンプルのスナップショットを使用して、観察されてい … 続きを読む →

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Reinforcement Learning in High-frequency Market Making

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、高頻度のマーケットメイクにおける強化学習 (RL) の応用のた … 続きを読む →

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A Text-guided Protein Design Framework

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 現在の AI 支援タンパク質設計では、主にタンパク質の配列情報と構造情報が … 続きを読む →

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Learning k-Level Structured Sparse Neural Networks Using Group Envelope Regularization

投稿日: 2024年8月12日 作成者: jarxiv

要約 計算リソースの広範な必要性は、リソースに制約のあるデバイスに大規模なディー … 続きを読む →

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BoFire: Bayesian Optimization Framework Intended for Real Experiments

投稿日: 2024年8月12日 作成者: jarxiv

要約 当社のオープンソース Python パッケージ BoFire は、ベイジア … 続きを読む →

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Differentiable Annealed Importance Sampling Minimizes The Symmetrized Kullback-Leibler Divergence Between Initial and Target Distribution

投稿日: 2024年8月12日 作成者: jarxiv

要約 Geffner & Domke (2021) および Zhang … 続きを読む →

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Variational Bayesian Phylogenetic Inference with Semi-implicit Branch Length Distributions

投稿日: 2024年8月12日 作成者: jarxiv

要約 分子配列の集合に関連する進化の歴史を再構成することは、現代のベイズ系統推論 … 続きを読む →

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