「regression」の検索結果
71 件この研究では、有効なバンドのオブザーバブックを設計しました。このオブザーバブックは、ユーザの相互作用とコンテキストの変化に応じて、有効バンドをアダプティブに選択することができます。
Bayesian optimization (BO) is a central tool for sample-efficient design, and latent-space Bayesian optimizati
Probabilistic forecasters are increasingly learned, yet the baselines they are compared against are often weak
この研究では、テキスト、画像、ビデオ、アウディオ等の異なるモダリティのデータを統合したオムニモダル検索システムを構築します。
方程式生成は、数値データから数学的方程式を生成することを目的としたものです。方程式生成を実現するためには、記号的回帰アルゴリズム（Symbolic Regression、SR）が使用されます。SRの実行のパフォーマンスは
この論文では、AI システムのセーフティ対策を改善するために、新しい方法を提案する。これにより、AI システムのセーフティがより効果的に保証される。
LLMがTABULARデータ分析で機能を自動化できるようにした。しかし、標準化されたプラットフォームの欠如は、比較やコスト的評価を行うのを難しくしている。複雑なメソッドの設計により、各コンポーネントの具体的な貢献をはっき
英語やドイツ語などの文書から、著者を特定するために、遺伝子を分析する方法を提案した。ロジスティック回帰を用い、各トークンの関連性を検証したことで、著者を検出できるような形になり、結果として著者の特定のタスクを実行した。
LLMベースのエージェントは、環境と連携するハーネスの設計により動作が形作られるが、これらのハーネスは現状ほぼ人間による設計のみである。この研究では、LLMベースのエージェントがハーネスを自ら改善できるメカニズムであるS
Creativity is a complex cognitive ability that relies on knowledge organisation and retrieval from semantic me
Accurate dynamics models are essential for model-based robotic control, yet nominal Euler--Lagrange models oft
pycaretは、Pythonによるオープンソースの低コストオートMLプラットフォームで、Reactコントロールプレーンを備えたsklearnネイティブエンジンを搭載しています。
Purpose: Spatial transcriptomics (ST) enables gene expression measurements within the tissue context. However,
When a neural time-series model reports that one variable modulates another's effect on a target, is the disco
Muon replaces a matrix gradient $G=UΣV^\top$ by its polar factor $UV^\top$. This keeps the singular directions
As autonomous systems expand from capital-intensive robotaxis to cost-sensitive logistics, sensor configuratio
Global LiDAR localization is a fundamental task for autonomous navigation systems. Recent methods perform Scen
Externally controlled survival trials are increasingly used when concurrent randomized controls are infeasible
The main goal in regression modelling consists in approximating the conditional mean of a response given a set
MRI preprocessing defines the input distribution seen by brain MRI foundation models, yet it is usually treate
We present OSMGraphCLIP, a CLIP-style geospatial representation model that learns global location embeddings f
Generative models for counterfactual outcomesは、決定をサポートするために複雑な干渉に対して、潜在的な結果を生成するための優れたポテンシャルを持っています。しかし、対象外データ
この研究では、分散式回帰の推論を改善するフレームワークであるDeSI（Deep Single-Index Fréchet Regression）を開発した。DeSIは、単一のインデックス構造に基づいて、多変量の入力に対し
While algorithmic stability is a central tool for understanding generalization of learning algorithms, existin
Many equations arising in science currently cannot be solved by available analytical techniques and are theref
Discrete Vision-Language-Action (VLA) models typically formulate action generation as next-token prediction ov
Accurate distance estimation for small drones in long-range imagery is important for tracking and situational
この論文では、ロボットの制御を学習するための、新しいモデルの提案であるactionmapを提示しました。
車の乗り心地と移動効率の同時最適化を可能にするためのローカル方程式に基づく車の乗り心地と移動効率の同時最適化方法を提案した。
Understanding the generalization performance of over-parameterized neural networks has become a central topic
Recent progress has been made in understanding the statistical generalization performance of gradient descent
TorchKM is an open-source library for kernel machines, including support vector machines, kernel logistic regr
In the sciences, regression tasks often require predicting high-dimensional outputs from few training examples
この研究では、自律宇宙船のサイバーセキュリティ対策を実施しました。研究結果によると、TinyMLを用いたクラシカルなモデルは、SPARTA 攻撃モデルに対する対策が最も効果的であると報告されました。
この論文は、スムースアクティブ化を持つ深層ニューラルネットワークの非均等収束を扱い、統一収束を扱う理論枠組みを提案する。
難しい問題であるニューラルネットワークの予測不確実性を量化することで、予測精度を高め、信頼性を向上させる。深いアンサンブル法は複数のモデルの訓練および評価を必要とする。対照的に、ここでは潜在分散偏差の情報を使用して、広い
自律走行において、大規模世界
Many nonlinear iterative procedures generate high-dimensional trajectories whose early behavior is informative
この研究では、非線形性に対する効率的な解析 (Nonlinear Dynamics) を提案しており、非線形性を効率的に解析し、それを活用する。
The deep neural network is a widely used framework in machine learning that has been widely applied in various
SVRモデルの中で、特定の目的関数の最適化に応用できる、DC法を適用する手法を提案しました。具体的には、 DCの構造を分析し、それを適用することで、最適化のプロセスが改善されます。
密度関連する主成分分析 (PCA) は、高次元データを対象とする際に効果を発揮しないことがあります。ロバスト最適化アプローチを用いて、スパース主成分分析を対象とする手法を提案しました。
Concepts of calibration formalize the compatibility between probabilistic predictions and the respective outco
この研究は、医療従事者が病気の症状を検出し、診断するのを支援するように設計されています。研究者らは、AIのアルゴリズムを開発し、そのアルゴリズムを臨床試験で検証したところ、AIが医療関係者とほぼ同じレベルの精度で病気の症
Large language model (LLM) agents are evolving from request-response assistants into long-running software act
Hedonic price models are widely used to assess how environmental amenities affect property values, yet methodo
Gradient boosted decision trees require a stopping rule to avoid overfitting. The standard rule monitors a val
Predicting whether an individual with Alzheimer's disease will experience mild or severe disease progression i
Pre-training has become a fundamental paradigm in modern machine learning, with one of its key empirical benef
Genetic programming (GP) approaches are among the state-of-the-art for symbolic regression, the task of constr
Abundant procedural knowledge on the Web holds great potential for helping agents solve long-horizon tasks. Ho
Foundation models (FMs) have achieved substantial success in generalizing across tasks without problemspecific
Sufficient dimension reduction (SDR) seeks a low-dimensional linear projection of predictors that preserves th
Safety alignment in LLMs does not improve monotonically across model generations. Studying four generations of
The Charlson Comorbidities Index (CCI) is a weighted additive index widely used to estimate ten-year mortality
GP-GOMEA is a state-of-the-art evolutionary algorithm for symbolic regression, known for discovering small and
Small and medium-sized enterprises (SMEs) represent the majority of firms in most economies and often face fin
Cartesian Genetic Programming has traditionally been using mutation as its main and often sole genetic operato
Neural networks are known to develop latent representations that are $aligned$, namely structurally similar ac
Frontier LLM agents engage in blackmail, sabotage, and document leaks under goal conflicts in agentic settings
GPを用いたシンボル回帰における精度の向上。シンボル回帰においては多項式が使用されることが多く、オーバーフィッティングやブラーの問題が発生する。GPの過学習を防ぎ、精度の高いパラメータを得るために、説明長さとfracti
Human-generated randomness is constrained by cognitive, motor, and strategic biases. This study examines how t
Briscola is a traditional Italian trick-taking card game whose simplest form is played by two players. Popular
記号化した符号回帰は、大規模データに基づいて符号回帰を行う方法である。しかし、この方法では、不常の観測値が問題を引き起こすことがある。この研究では、これらの問題を解決する方法を提案した。
これは、パフォーマンスの高いモデルサイズの減少を実現するために、Perforated Neural Networkがキーワード検出タスクに適用されていることを検証したり、Edge Impulseで動作するキーワード検出シ
The space L of linear value maps on a finite-player cooperative game G^N is finite-dimensional, and admits a c
この研究では、SNNのニューロンモデルが勾配を利用できるように、またダイナミクスが豊かで活動が疎密であるようなフレームワークが開発された。
Discovering governing equations from observational data remains a fundamental challenge in scientific modeling
インスタテストタスクの推論を高速化するために、スケーリングを適用して、推論時間を短縮することができる。
We survey continuous-time generative modeling methods based on transporting a simple reference distribution to
high-capacity associative memory modelsは強力な記憶力を持っていますが、通常、計算的によく遅い同期更新を必要とします。この研究では、asynchroneous retrieval d