「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

GLOBE-CE: A Translation-Based Approach for Global Counterfactual Explanations

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 反事実の説明は、説明可能性に関して広く研究されており、公平性、求償権、およ … 続きを読む →

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PAC-Bayesian Generalization Bounds for Adversarial Generative Models

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 PAC ベイズ理論を生成モデルに拡張し、ワッサーシュタイン距離と総変動距離 … 続きを読む →

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Large Language Models as Tool Makers

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究では、外部ツールの使用により大規模言語モデル (LLM) の問題 … 続きを読む →

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On Calibrating Diffusion Probabilistic Models

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 最近、拡散確率モデル (DPM) は、さまざまな生成タスクにおいて有望な結 … 続きを読む →

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Manifold Regularization for Memory-Efficient Training of Deep Neural Networks

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 機械学習およびディープラーニングのコミュニティにおける一般的な傾向の 1 … 続きを読む →

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Koopman Kernel Regression

投稿日: 2023年5月26日 作成者: jarxiv

要約 強化学習などの意思決定のための多くの機械学習アプローチは、エージェントの状 … 続きを読む →

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Incentivizing Honesty among Competitors in Collaborative Learning and Optimization

投稿日: 2023年5月26日 作成者: jarxiv

要約 協調学習手法には、単一エンティティのデータでトレーニングされたモデルよりも … 続きを読む →

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Non-adversarial training of Neural SDEs with signature kernel scores

投稿日: 2023年5月26日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル SDE は、シーケンシャル データの連続時間生成モデルです。 … 続きを読む →

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An Analysis of Quantile Temporal-Difference Learning

投稿日: 2023年5月26日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、強化学習のいくつかの成功した大規模応用において重要なコンポーネン … 続きを読む →

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DoWG Unleashed: An Efficient Universal Parameter-Free Gradient Descent Method

投稿日: 2023年5月26日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、実装が簡単なパラメーター不要の勾配ベースの新しいオプティマイ … 続きを読む →

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