「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

GLASU: A Communication-Efficient Algorithm for Federated Learning with Vertically Distributed Graph Data

投稿日: 2023年3月17日 作成者: jarxiv

要約 垂直連合学習 (VFL) は分散学習パラダイムであり、コンピューティング … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | GLASU: A Communication-Efficient Algorithm for Federated Learning with Vertically Distributed Graph Data はコメントを受け付けていません

Sampling-based inference for large linear models, with application to linearised Laplace

投稿日: 2023年3月17日 作成者: jarxiv

要約 大規模な線形モデルは、機械学習全体に遍在しており、ニューラル ネットワーク … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Sampling-based inference for large linear models, with application to linearised Laplace はコメントを受け付けていません

Combining Distance to Class Centroids and Outlier Discounting for Improved Learning with Noisy Labels

投稿日: 2023年3月17日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ノイズの多いラベルの存在下で機械学習モデルをトレーニングする … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Combining Distance to Class Centroids and Outlier Discounting for Improved Learning with Noisy Labels はコメントを受け付けていません

Using Model-Based Trees with Boosting to Fit Low-Order Functional ANOVA Models

投稿日: 2023年3月17日 作成者: jarxiv

要約 低次関数型 ANOVA (fANOVA) モデルは、本質的に解釈可能な機械 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Using Model-Based Trees with Boosting to Fit Low-Order Functional ANOVA Models はコメントを受け付けていません

Learning to Reconstruct Signals From Binary Measurements

投稿日: 2023年3月16日 作成者: jarxiv

要約 教師なし学習の最近の進歩により、ノイズの多い不完全な線形測定のみから信号を … 続きを読む →

カテゴリー: 68U10, cs.IT, cs.LG, eess.SP, G.3, math.IT, stat.ML | Learning to Reconstruct Signals From Binary Measurements はコメントを受け付けていません

Learning Resilient Radio Resource Management Policies with Graph Neural Networks

投稿日: 2023年3月16日 作成者: jarxiv

要約 共有無線媒体を介してユーザー機器デバイス (UE) のグループと通信する複 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, eess.SP, math.IT, stat.ML | Learning Resilient Radio Resource Management Policies with Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

Marginalising over Stationary Kernels with Bayesian Quadrature

投稿日: 2023年3月16日 作成者: jarxiv

要約 Gaussian Process カーネルのファミリを周辺化することで、適 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Marginalising over Stationary Kernels with Bayesian Quadrature はコメントを受け付けていません

Using Model-Based Trees with Boosting to Fit Low-Order Functional ANOVA Models

投稿日: 2023年3月16日 作成者: jarxiv

要約 低次関数型 ANOVA (fANOVA) モデルは、本質的に解釈可能な機械 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Using Model-Based Trees with Boosting to Fit Low-Order Functional ANOVA Models はコメントを受け付けていません

Practicality of generalization guarantees for unsupervised domain adaptation with neural networks

投稿日: 2023年3月16日 作成者: jarxiv

要約 一般化を理解することは、機械学習モデルを自信を持って設計および展開するため … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Practicality of generalization guarantees for unsupervised domain adaptation with neural networks はコメントを受け付けていません

Gradient Gating for Deep Multi-Rate Learning on Graphs

投稿日: 2023年3月16日 作成者: jarxiv

要約 グラディエント ゲーティング (G$^2$) は、グラフ ニューラル ネッ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Gradient Gating for Deep Multi-Rate Learning on Graphs はコメントを受け付けていません