stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Complementary Domain Adaptation and Generalization for Unsupervised Continual Domain Shift Learning

要約 継続的なドメインの移行は、実際のアプリケーション、特にラベル付きデータが新 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | Complementary Domain Adaptation and Generalization for Unsupervised Continual Domain Shift Learning はコメントを受け付けていません

How Many Pretraining Tasks Are Needed for In-Context Learning of Linear Regression?

要約 さまざまなタスクで事前トレーニングされたトランスフォーマーは、優れたコンテ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | How Many Pretraining Tasks Are Needed for In-Context Learning of Linear Regression? はコメントを受け付けていません

Understanding Sparse Feature Updates in Deep Networks using Iterative Linearisation

要約 大規模で深いネットワークは、オーバーフィットする能力が増加しているにもかか … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Understanding Sparse Feature Updates in Deep Networks using Iterative Linearisation はコメントを受け付けていません

Differentially Private Non-convex Learning for Multi-layer Neural Networks

要約 この論文では、単一の出力ノードを持つ (多層) 完全接続ニューラル ネット … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, stat.ML | Differentially Private Non-convex Learning for Multi-layer Neural Networks はコメントを受け付けていません

Generative modeling of time-dependent densities via optimal transport and projection pursuit

要約 時間密度の生成モデリングのための一般的な深層学習アルゴリズムによって引き起 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Generative modeling of time-dependent densities via optimal transport and projection pursuit はコメントを受け付けていません

Characterizing climate pathways using feature importance on echo state networks

要約 米国の2022年国防戦略では、気候変動を国家安全保障に対する深刻な脅威とし … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ML | Characterizing climate pathways using feature importance on echo state networks はコメントを受け付けていません

L2P: Learning to Place for Estimating Heavy-Tailed Distributed Outcomes

要約 現実世界の予測タスクの多くには、特徴的なヘビーテール分布を持つ結果変数があ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ML | L2P: Learning to Place for Estimating Heavy-Tailed Distributed Outcomes はコメントを受け付けていません

Lion Secretly Solves Constrained Optimization: As Lyapunov Predicts

要約 Lion (Evolved Sign Momentum) は、プログラム検 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.OC, stat.AP, stat.ML | Lion Secretly Solves Constrained Optimization: As Lyapunov Predicts はコメントを受け付けていません

Transformers as Decision Makers: Provable In-Context Reinforcement Learning via Supervised Pretraining

要約 オフライン強化学習データセットで事前トレーニングされた大規模なトランスフォ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Transformers as Decision Makers: Provable In-Context Reinforcement Learning via Supervised Pretraining はコメントを受け付けていません

NECO: NEural Collapse Based Out-of-distribution detection

要約 分布外 (OOD) データの検出は、モデルの認識論的限界が認識されていない … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | NECO: NEural Collapse Based Out-of-distribution detection はコメントを受け付けていません