「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Target Score Matching

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 ノイズ除去スコア マッチングは、回帰損失を最小限に抑えることで、ターゲット … 続きを読む →

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HyperBERT: Mixing Hypergraph-Aware Layers with Language Models for Node Classification on Text-Attributed Hypergraphs

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 ハイパーグラフは複雑なトポロジーによって特徴づけられ、ハイパーエッジを使用 … 続きを読む →

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A Distributional Analogue to the Successor Representation

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、学習プロセスにおける遷移構造と報酬の明確な分離を解明する、分布 … 続きを読む →

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Weakly Supervised Learners for Correction of AI Errors with Provable Performance Guarantees

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 我々は、アプリオリなパフォーマンス保証を備えた弱く監視された AI エラー … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T37, cs.AI, cs.LG, stat.ML | Weakly Supervised Learners for Correction of AI Errors with Provable Performance Guarantees はコメントを受け付けていません

Interpreting and Improving Diffusion Models Using the Euclidean Distance Function

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 ノイズ除去は直観的に投影に関連しています。 実際、多様体仮説の下では、ラン … 続きを読む →

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Scalable Structure Learning for Sparse Context-Specific Causal Systems

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 構造学習アルゴリズムとともに、一緒に分布したカテゴリ変数間のコンテキスト固 … 続きを読む →

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Understanding quantum machine learning also requires rethinking generalization

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 量子機械学習モデルは、少ないデータでトレーニングした場合でも成功した汎化パ … 続きを読む →

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Tuning-Free Stochastic Optimization

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 大規模な機械学習の問題により、ハイパーパラメータ調整のコストがこれまで以上 … 続きを読む →

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Towards a mathematical theory for consistency training in diffusion models

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルのサンプリング段階での高い計算オーバーヘッドを軽減するために提案 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Towards a mathematical theory for consistency training in diffusion models はコメントを受け付けていません

Bayesian deep learning for cosmic volumes with modified gravity

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 新世代の銀河調査は、宇宙論的スケールで重力をテストできる前例のないデータを … 続きを読む →

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