「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Byzantines can also Learn from History: Fall of Centered Clipping in Federated Learning

投稿日: 2023年5月2日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】ビザンチン問題からフェデレーテッドラーニングにおける中央クリッ … 続きを読む →

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Control Variate Sliced Wasserstein Estimators

投稿日: 2023年5月2日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：制御変量スライスWasserstein推定子 要約： &#821 … 続きを読む →

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Training Neural Networks for Sequential Change-point Detection

投稿日: 2023年5月1日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】 連続する変化点検出のためのニューラルネットワークのトレーニン … 続きを読む →

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A Generic Approach for Reproducible Model Distillation

投稿日: 2023年5月1日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：再現可能なモデル蒸留のための汎用的なアプローチ 要約： &#82 … 続きを読む →

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Augmented balancing weights as linear regression

投稿日: 2023年5月1日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：線形回帰における増強バランシング重み 要約： – 増 … 続きを読む →

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Long-term Forecasting with TiDE: Time-series Dense Encoder

投稿日: 2023年5月1日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：タイド（TiDE）による長期予測：時系列デンスエンコーダー 要約 … 続きを読む →

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Counterfactual Explanation with Missing Values

投稿日: 2023年5月1日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】欠損値のある状態でカウンターファクチュアル説明を行う方法 【要 … 続きを読む →

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Recognizable Information Bottleneck

投稿日: 2023年5月1日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】認識可能情報ボトルネック 【要約】 – 情報ボトル … 続きを読む →

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Data-OOB: Out-of-bag Estimate as a Simple and Efficient Data Value

投稿日: 2023年5月1日 作成者: jarxiv

要約 タイトル: Data-OOB：シンプルかつ効率的なデータバリューとしてのO … 続きを読む →

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Using Perturbation to Improve Goodness-of-Fit Tests based on Kernelized Stein Discrepancy

投稿日: 2023年5月1日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：カーネル化スタインの不一致法に基づく適合度検定の改善のための摂動 … 続きを読む →

カテゴリー: 62-08 (Primary), cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | Using Perturbation to Improve Goodness-of-Fit Tests based on Kernelized Stein Discrepancy はコメントを受け付けていません