stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Optimal Multi-Distribution Learning

要約 多分布学習 (MDL) は、$k$ の個別のデータ分布にわたる最悪の場合の … 続きを読む

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Optimal Rates for Vector-Valued Spectral Regularization Learning Algorithms

要約 私たちは、ベクトル値の出力を使用して、広範なクラスの正則化アルゴリズムの理 … 続きを読む

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Metric Flow Matching for Smooth Interpolations on the Data Manifold

要約 マッチング目標は最新の生成モデルの成功を支えており、ソース分布をターゲット … 続きを読む

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Conformal prediction for multi-dimensional time series by ellipsoidal sets

要約 等角予測 (CP) は、分布がなく、モデルに依存せず、理論的に健全であるた … 続きを読む

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Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems

要約 一連の中間ステップ、別名思考連鎖 (CoT) を生成するようにモデルに指示 … 続きを読む

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Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics

要約 素粒子物理実験から科学的理解を引き出すには、高精度かつ優れたデータ効率で多 … 続きを読む

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Differentiable Annealed Importance Sampling Minimizes The Jensen-Shannon Divergence Between Initial and Target Distribution

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

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Local Causal Discovery for Structural Evidence of Direct Discrimination

要約 公平性は、ポリシー設計とアルゴリズムによる意思決定における重要な目標です。 … 続きを読む

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Explaining Black-box Model Predictions via Two-level Nested Feature Attributions with Consistency Property

要約 ブラックボックス機械学習モデルの予測を説明する技術は、モデルを透明化し、そ … 続きを読む

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Toward TransfORmers: Revolutionizing the Solution of Mixed Integer Programs with Transformers

要約 この研究では、特に容量付きロットサイジング問題 (CLSP) に焦点を当て … 続きを読む

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