The Symmetric Perceptron: a Teacher-Student Scenario
この論文は、教師-学生シナリオを導入して任意のサンプル密度で解が保証される対称パーセプトロンの推定問題を定式化し、高温・低温の自由エントロピー解析を通じて、教師と相関を持つ準安定状態から完全な一致状態への相転移を含む学習の位相図を明らかにしたものである。
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cs.LG
13082 件の論文
Maximum Entropy Behavior Exploration for Sim2Real Zero-Shot Reinforcement Learning
この論文は、シミュレーションから実機へのゼロショット強化学習において、行動分布のエントロピー最大化と正則化クリティックを導入した FB-MEBE アルゴリズムを提案し、多様な探索を実現することで追加の微調整なしに実ロボットへの自然な動作の展開を可能にすることを示しています。
Residual-as-Teacher: Mitigating Bias Propagation in Student--Teacher Estimation
本論文は、教師モデルのバイアスが学生モデルに直接伝播する従来のソフトマッチング手法の問題を解決するため、教師の予測を学生モデルの残差推定に利用する「残差教師（RaT）」法を提案し、理論的にバイアス低減と最適収束を保証するとともに実験でその有効性を検証したものである。
Not a fragment, but the whole: Map-based evaluation of data-driven Fire Danger Index models
本論文は、機械学習を用いた森林火災予測モデルの性能を、従来の分類指標だけでなく、実際の意思決定に即した誤警報率を考慮した地図ベースの評価手法で再考し、アンサンブル手法が火災の特定精度向上と誤警報の削減に寄与することを示しています。
Causal-INSIGHT: Probing Temporal Models to Extract Causal Structure
本論文は、事前学習済みの時系列予測モデルが推論時にどのように入力変数に反応するかを分析し、データ生成過程ではなくモデルが依存する因果構造を抽出するモデル非依存の解釈フレームワーク「Causal-INSIGHT」と、そのためのグラフ選択基準「Qbic」を提案し、多様なアーキテクチャやベンチマークで高い精度と遅延局在性の向上を実証したものである。
How Class Ontology and Data Scale Affect Audio Transfer Learning
この論文は、AudioSet のサブセットを用いた音声から音声への転移学習を厳密に検証し、事前学習データのサンプル数とクラス数の増加が転移学習にプラスの影響を与えるものの、事前学習タスクと下流タスク間の類似性の方がより決定的な要因であることを明らかにしています。
Interpretable PM2.5 Forecasting for Urban Air Quality: A Comparative Study of Operational Time-Series Models
この論文は、北京の PM2.5 予測において、複雑な深層学習モデルに代わり、軽量かつ解釈可能な時系列モデル（特に Facebook Prophet や SARIMAX）が、適応的な再学習や残差補正を用いることで高い精度と計算効率を両立し得ることを実証した比較研究です。
Knowledge-Guided Failure Prediction: Detecting When Object Detectors Miss Safety-Critical Objects
本論文は、オブジェクト検出器が安全上重要な物体を見逃す「サイレントな失敗」を検出するために、検出器の内部特徴と視覚基盤モデルの埋め込みとの間の意味的乖離を測定する「知識誘導型失敗予測（KGFP）」という新しい監視フレームワークを提案し、CO CO 人物検出タスクにおいて従来の OOD 検出手法を大幅に上回る性能を示したことを報告しています。
Lightweight GenAI for Network Traffic Synthesis: Fidelity, Augmentation, and Classification
本論文は、軽量な生成 AI 構造（トランスフォーマー、状態空間モデル、拡散モデル）を用いてネットワークトラフィックを合成し、その生成データの忠実性、合成データのみでの学習、低データ量環境でのデータ拡張、および計算効率を評価した結果、トランスフォーマーベースのモデルが忠実性と効率性のバランスに優れ、プライバシーを保護しつつ限られたラベル付きデータでネットワークトラフィック分類の精度を大幅に向上させることを示しています。
Conformal Prediction for Nonparametric Instrumental Regression
この論文は、任意の非パラメトリック instrumental 変数回帰推定量と組み合わせ可能で、有限サンプルにおいて分布フリーの保証を持つ予測区間を構築するための、条件付きカバレッジを IV シフトのクラス上の周辺カバレッジとして再定式化する新しい手法を提案しています。