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最適化、確率統計、解釈可能性など、手法選定や評価設計の土台になる理論を扱います。
Natural-language autoencoders score explanations of hidden activations by reconstruction: an explanation is de
オンライン推奨システムを改善するためのProbabilistic Residual Learning（確率的残差学習）を提案した研究で、この方法により、オンライン推奨システムが効率的に改善できる。
Text-based person retrieval faces a critical but under-explored challenge: the inherent uncertainty of query g
オンライン推奨システムを改善するためのProbabilistic Residual Learning（確率的残差学習）を提案した研究で、この方法により、オンライン推奨システムが効率的に改善できる。
Text-based person retrieval faces a critical but under-explored challenge: the inherent uncertainty of query g
ネガティブ メトリクスの因数分解を扱う研究、非負行列因数分解 (NMF) を用いて因
オンライン推奨システムを改善するためのProbabilistic Residual Learning（確率的残差学習）を提案した研究で、この方法により、オンライン推奨システムが効率的に改善できる。
Text-based person retrieval faces a critical but under-explored challenge: the inherent uncertainty of query g
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Federated learning (FL) over wireless networks suffers from significant training latency and degraded converge
Natural-language autoencoders score explanations of hidden activations by reconstruction: an explanation is de
Algebraic statistics characterizes statistical models through polynomial constraints, but it has mainly been u
Existing approaches to frictional contact dynamics typically either modify the Coulomb law to improve numerica
ラゲッドロコモーションでは、分岐コンポーネントを動力学の特性として捉えることができます。従来の定式化では、線形逆平衡台のみに適応されます。この研究では、DCMをKoopmanイージン関数として一般化することを示します。通
Accurately steering a robot to a target configuration is fundamental in engineering, yet remains challenging f
We present the first (bounded) value iteration algorithm for the quantitative analysis of stochastic parity ga
In two-player zero-sum games whose Nash equilibria form a convex set, regularized solvers such as Regularized
We consider defining risk probability in stochastic control problems under distribution ambiguity. Current app
The Stackelberg Vertex Cover problem is a bilevel optimization problem with two players on a graph $G = (F \cu
低 解像度のディスポジションデータを使用して、エラスティチ性を持つ材料の特性を推定するには、逆の非線形問題が課せられます。この論文では、確率的物理学を導入し、これらの問題を扱いやすくします。
マンチュール言語の古文書を対象に、複数の書体を認識する技術を開発。画像分類と迭代的フィンテーニングを使用し、書体を識別するために複数の検出器を使用した。検出した検出器を活用して、書体を認識する率は83%に達した。
電子回路シンセシスのための遺伝的アルゴリズムを開発する。遺伝的アルゴリズムは設計者が電子回路の実装をより効率的に行う手助けになる。
Many-objective optimization has been a field of interest over the past two decades and several evolutionary op
This paper addresses multi-objective service placement in computing continuum environments through a collabora
Shared meaning in language requires people to learn and agree on categories. We ask how characteristics of age
Standard learning rate schedules such as cosine annealing are tied to a fixed training horizon, limiting their
弱く結合されたFBSDEシステムのFictitious Play近似法を使用して、非ゼロ相互作用の存在する多くのゲームを解決する方法を提案。
公務員を援助するための公約の設計。この研究では、公務員が資源を最適に割り当てるために、効率的な公約設計を開発する。
予測情報を組み合わせて正確な予測を得るための枠組みの開発。この研究では、個人的予測情報を組み合わせて正確な予測を得るための枠組
この論文では、パレート的解釈の改良に用いる連続的集積R2計算アルゴリズムを提案しました。これにより、パレート的な解釈に役立つものと期待されます。
The flatness hypothesis suggests that flatness of the loss landscape, as measured by the eigenvalues of the lo
この研究では、多目標最適化法の分析をしました。これは、システムによって最適解が幾つか存在する状況を考慮することで、最適解を探索するために行われた。
The recently introduced EML (Exp-Minus-Log) function acts as continuous analogue of NAND gates, providing a co
この論文では、最小連結木問題の多目標的アルゴリズムを提案します。アルゴリズムは、進化的アルゴリズムと組み合わせて、多目標の最小連結木を効率的に探索することができます。
多オブジェクトの最適化における偏差修正の効果を分析し、偏差を削減するための方法を提案した。