stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Cryptocurrency Valuation: An Explainable AI Approach

要約 現在、暗号通貨資産の基礎について説得力のある代弁者は存在しません。 私たち … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, econ.GN, I.2, q-fin.CP, q-fin.EC, stat.ML | Cryptocurrency Valuation: An Explainable AI Approach はコメントを受け付けていません

AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen

要約 音声の理解と生成のための大規模な言語モデルである AudioPaLM を紹 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SD, eess.AS, stat.ML | AudioPaLM: A Large Language Model That Can Speak and Listen はコメントを受け付けていません

Evolving Computation Graphs

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、リレーショナル データ、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SI, stat.ML | Evolving Computation Graphs はコメントを受け付けていません

Scrutinizing XAI using linear ground-truth data with suppressor variables

要約 機械学習 (ML) は、一か八かの意思決定を通知するために使用されることが … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 68T07, cs.AI, cs.LG, I.2, stat.ML | Scrutinizing XAI using linear ground-truth data with suppressor variables はコメントを受け付けていません

On the explainable properties of 1-Lipschitz Neural Networks: An Optimal Transport Perspective

要約 入力勾配は、モデルの堅牢性を評価するための敵対的攻撃アルゴリズム、顕著性マ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.CV, cs.LG, stat.ML | On the explainable properties of 1-Lipschitz Neural Networks: An Optimal Transport Perspective はコメントを受け付けていません

Sample Complexity for Quadratic Bandits: Hessian Dependent Bounds and Optimal Algorithms

要約 確率的 0 次最適化では、実際に関連する問題は、基礎となる目的関数の局所幾 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Sample Complexity for Quadratic Bandits: Hessian Dependent Bounds and Optimal Algorithms はコメントを受け付けていません

An efficient, provably exact algorithm for the 0-1 loss linear classification problem

要約 線形分類問題を解決するためのアルゴリズムには長い歴史があり、少なくとも 1 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ML | An efficient, provably exact algorithm for the 0-1 loss linear classification problem はコメントを受け付けていません

Sample Complexity for Quadratic Bandits: Hessian Dependent Bounds and Optimal Algorithms

要約 確率的 0 次最適化では、実際に関連する問題は、基礎となる目的関数の局所幾 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Sample Complexity for Quadratic Bandits: Hessian Dependent Bounds and Optimal Algorithms はコメントを受け付けていません

Fantastic Weights and How to Find Them: Where to Prune in Dynamic Sparse Training

要約 ダイナミック スパース トレーニング (DST) は、トレーニング中にトポ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | Fantastic Weights and How to Find Them: Where to Prune in Dynamic Sparse Training はコメントを受け付けていません

Graph Kalman Filters

要約 よく知られているカルマン フィルターは、新しく観測されたシステム出力に関連 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Graph Kalman Filters はコメントを受け付けていません