stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Non-stationary Reinforcement Learning under General Function Approximation

要約 一般関数近似は、幅広い強化学習 (RL) シナリオで大規模な状態空間とアク … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Non-stationary Reinforcement Learning under General Function Approximation はコメントを受け付けていません

Interaction Measures, Partition Lattices and Kernel Tests for High-Order Interactions

要約 ペアごとの関係のみに依存するモデルでは、社会経済システム、生態系、生物医学 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Interaction Measures, Partition Lattices and Kernel Tests for High-Order Interactions はコメントを受け付けていません

NN2Poly: A polynomial representation for deep feed-forward artificial neural networks

要約 ニューラル ネットワークの解釈可能性とその基礎となる理論的動作は、特にディ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | NN2Poly: A polynomial representation for deep feed-forward artificial neural networks はコメントを受け付けていません

Birth of a Transformer: A Memory Viewpoint

要約 トランスフォーマーに基づく大規模な言語モデルは、経験的に大きな成功を収めて … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, stat.ML | Birth of a Transformer: A Memory Viewpoint はコメントを受け付けていません

Arithmetic Sampling: Parallel Diverse Decoding for Large Language Models

要約 大規模な言語モデルのデコード方法は、多くの場合、出力の多様性と計算の並列性 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, stat.ML | Arithmetic Sampling: Parallel Diverse Decoding for Large Language Models はコメントを受け付けていません

Towards Revealing the Mystery behind Chain of Thought: a Theoretical Perspective

要約 最近の研究では、特に数学や推論を含む複雑なタスクを扱う場合、思考連鎖プロン … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.CL, cs.LG, stat.ML | Towards Revealing the Mystery behind Chain of Thought: a Theoretical Perspective はコメントを受け付けていません

Going Deeper with Spectral Embeddings

要約 数百万の生データを理解して効率的に表現するために、実務者は表現学習に頼って … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Going Deeper with Spectral Embeddings はコメントを受け付けていません

Provably Learning Diverse Features in Multi-View Data with Midpoint Mixup

要約 Mixup は、データ ポイントとそのラベルのランダムな凸状の組み合わせを … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, math.OC, stat.ML | Provably Learning Diverse Features in Multi-View Data with Midpoint Mixup はコメントを受け付けていません

Topic-Guided Sampling For Data-Efficient Multi-Domain Stance Detection

要約 スタンス検出は、関心対象に対して著者が表明した態度を識別することに関係しま … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, stat.CO, stat.ML | Topic-Guided Sampling For Data-Efficient Multi-Domain Stance Detection はコメントを受け付けていません

Diffusion Self-Guidance for Controllable Image Generation

要約 大規模な生成モデルは、詳細なテキスト記述から高品質の画像を生成できます。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, stat.ML | Diffusion Self-Guidance for Controllable Image Generation はコメントを受け付けていません