stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Error Feedback Reloaded: From Quadratic to Arithmetic Mean of Smoothness Constants

要約 エラー フィードバック (EF) は、分散トレーニング方法 (分散 GD … 続きを読む

カテゴリー: 74Pxx, 90C26, cs.AI, cs.LG, G.1.6, math.OC, stat.ML | Error Feedback Reloaded: From Quadratic to Arithmetic Mean of Smoothness Constants はコメントを受け付けていません

Closed-form Filtering for Non-linear Systems

要約 逐次ベイジアン フィルタリングは、過去の観測を考慮して、隠れマルコフ モデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, stat.ML | Closed-form Filtering for Non-linear Systems はコメントを受け付けていません

Fast and explainable clustering based on sorting

要約 CLASSIX と呼ばれる高速で説明可能なクラスタリング手法を導入します。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.CO, stat.ML | Fast and explainable clustering based on sorting はコメントを受け付けていません

Nonlinear spiked covariance matrices and signal propagation in deep neural networks

要約 最近の多くの研究では、フィードフォワード ニューラル ネットワークの非線形 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Nonlinear spiked covariance matrices and signal propagation in deep neural networks はコメントを受け付けていません

Concentrated Differential Privacy for Bandits

要約 Bandits は、逐次学習の理論的基盤および最新のレコメンダー システム … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Concentrated Differential Privacy for Bandits はコメントを受け付けていません

Out-Of-Domain Unlabeled Data Improves Generalization

要約 我々は、ラベルなしデータを半教師あり分類問題に組み込むための新しいフレーム … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Out-Of-Domain Unlabeled Data Improves Generalization はコメントを受け付けていません

Inverse Feasibility in Over-the-Air Federated Learning

要約 OTA FL アルゴリズムを強化するツールとして、線形フォワード モデルの … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Inverse Feasibility in Over-the-Air Federated Learning はコメントを受け付けていません

Unlocking the Potential of Transformers in Time Series Forecasting with Sharpness-Aware Minimization and Channel-Wise Attention

要約 トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、自然言語処理とコンピューター … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Unlocking the Potential of Transformers in Time Series Forecasting with Sharpness-Aware Minimization and Channel-Wise Attention はコメントを受け付けていません

Diffusion Models Meet Contextual Bandits with Large Action Spaces

要約 コンテキストバンディットの行動空間は大きいため、効率的な探索は重要な課題で … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Diffusion Models Meet Contextual Bandits with Large Action Spaces はコメントを受け付けていません

Structure by Architecture: Structured Representations without Regularization

要約 私たちは、生成モデリングなどの下流タスクにオートエンコーダーを使用した自己 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, stat.ML | Structure by Architecture: Structured Representations without Regularization はコメントを受け付けていません