stat.ML」カテゴリーアーカイブ

SpaCE: The Spatial Confounding Environment

要約 空間データを含む科学的研究において、空間的交絡は重要な課題である。未観測の … 続きを読む

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Upper and lower bounds for the Lipschitz constant of random neural networks

要約 ニューラルネットワークは、入力の小さな敵対的な摂動に対して非常に敏感である … 続きを読む

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Learning Causally Disentangled Representations via the Principle of Independent Causal Mechanisms

要約 分離された因果表現を学習することは、下流のタスクにおいて意味のある情報を抽 … 続きを読む

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QuantEase: Optimization-based Quantization for Language Models

要約 大規模言語モデル(Large Language Models: LLM)の … 続きを読む

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Target-agnostic Source-free Domain Adaptation for Regression Tasks

要約 教師なしドメイン適応(UDA)は、ラベル付けされていないターゲットデータを … 続きを読む

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Interpreting and Disentangling Feature Components of Various Complexity from DNNs

要約 本稿では、DNNが学習する特徴量の複雑さを定義、定量化、分析することを目的 … 続きを読む

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Simple Transferability Estimation for Regression Tasks

要約 我々は、ディープラーニングモデルがソースタスクからターゲットタスクへどの程 … 続きを読む

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Contextualized Policy Recovery: Modeling and Interpreting Medical Decisions with Adaptive Imitation Learning

要約 解釈可能な政策学習は、観察された行動から分かりやすい意思決定政策を推定しよ … 続きを読む

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Scalable Meta-Learning with Gaussian Processes

要約 メタ学習は、同じ分布から新しい課題を素早く解くために、過去のデータを利用す … 続きを読む

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Topological properties of basins of attraction and expressiveness of width bounded neural networks

要約 Radhakrishnanら[2020]では、通常のSGD手法で学習された … 続きを読む

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