「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Optimal Contextual Bandits with Knapsacks under Realizability via Regression Oracles

投稿日: 2023年2月23日 作成者: jarxiv

要約 ナップザック (CBwK) を使用した確率的コンテキスト バンディット問題 … 続きを読む →

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A Note on ‘Towards Efficient Data Valuation Based on the Shapley Value”

投稿日: 2023年2月23日 作成者: jarxiv

要約 Shapley 値 (SV) は、データ評価の有望な方法として浮上していま … 続きを読む →

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Fast and Provable Tensor Robust Principal Component Analysis via Scaled Gradient Descent

投稿日: 2023年2月23日 作成者: jarxiv

要約 ますます多くのデータ サイエンスおよび機械学習の問題がテンソルを使用した計 … 続きを読む →

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Drop Edges and Adapt: a Fairness Enforcing Fine-tuning for Graph Neural Networks

投稿日: 2023年2月23日 作成者: jarxiv

要約 多くの異なるネットワーク サイエンス タスクの主要なソリューションとしてグ … 続きを読む →

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Physics-Informed Gaussian Process Regression Generalizes Linear PDE Solvers

投稿日: 2023年2月23日 作成者: jarxiv

要約 線形偏微分方程式 (PDE) は、重要で広く適用されている機構モデルのクラ … 続きを読む →

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Learning from Multiple Sources for Data-to-Text and Text-to-Data

投稿日: 2023年2月23日 作成者: jarxiv

要約 データからテキスト (D2T) とテキストからデータ (T2D) は、グラ … 続きを読む →

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Reduce, Reuse, Recycle: Compositional Generation with Energy-Based Diffusion Models and MCMC

投稿日: 2023年2月23日 作成者: jarxiv

要約 導入以来、拡散モデルは急速に多くの分野でジェネレーティブ モデリングへの一 … 続きを読む →

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Uncovering Bias in Face Generation Models

投稿日: 2023年2月23日 作成者: jarxiv

要約 GAN と拡散モデルの最近の進歩により、高解像度で超リアルな画像の作成が可 … 続きを読む →

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Tracr: Compiled Transformers as a Laboratory for Interpretability

投稿日: 2023年2月23日 作成者: jarxiv

要約 解釈可能性の研究は、機械学習 (ML) モデルを理解するためのツールを構築 … 続きを読む →

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Variational Boosted Soft Trees

投稿日: 2023年2月23日 作成者: jarxiv

要約 決定木に基づく勾配ブースティング マシン (GBM) は、表形式のデータを … 続きを読む →

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