333 papers
Dit paper introduceert ContextBench, een benchmark voor het evalueren van methoden die specifieke latenten of gedragingen in taalmodellen activeren via contextmodificatie, en presenteert verbeterde varianten van Evolutionary Prompt Optimisation die een betere balans bereiken tussen activatiekracht en taalkundige vloeiendheid.
Dit paper introduceert Iteratieve Kwantum Feature Maps (IQFMs), een hybride quantum-klassiek framework dat door het iteratief verbinden van ondiepe quantum circuits met klassieke augmentatiegewichten diepe architecturen realiseert zonder variatiele optimalisatie, waardoor het trainingskosten verlaagt, ruisbestendigheid verbetert en prestaties behaalt die vergelijkbaar zijn met klassieke en quantum-convolutionele netwerken.
Deze paper introduceert een machine-learning-methode die structuren behoudt door de mechanische actie te leren, waardoor nauwkeurige en stabiele moleculaire dynamica-simulaties met lange tijdstappen mogelijk worden zonder de energiebehouds- en evenwichtsproblemen van niet-structurenbehoudende modellen.
Dit paper introduceert Kernel VICReg, een zelftoezichtend leermethode die het VICReg-doelwit naar een Reproducing Kernel Hilbert Ruimte verplaatst om niet-lineaire afhankelijkheden beter te vangen en representatieve ineenstorting te voorkomen, wat leidt tot consistente prestatieverbeteringen op diverse datasets.
Deze paper introduceert TACE, een nieuw model voor atomaire machine learning dat de complexiteit van sferische-tensorrepresentaties omzeilt door lokale omgevingen te ontleden in irreducibele Cartesische tensoren, waardoor het nauwkeurige en stabiele voorspellingen mogelijk maakt voor zowel scalaire als tensoriële observabelen in moleculen en materialen.
Deze paper introduceert een sequentieel algoritme dat multivariate Cochran-type toetsen en een meervoudige bootstrap-methode combineert om centra in multi-centrumstudies automatisch te groeperen op basis van hun parameters, waarbij bewezen wordt dat de ware verdeling met toenemende steekproefgrootte en het aantal rondes met hoge waarschijnlijkheid wordt hersteld.
Dit paper introduceert zelf-speculatieve gemaskerde diffusiemodellen die door het gebruik van causale attentie en geïntegreerde speculatieve bemonstering de benodigde forward-passes voor het genereren van discrete data met ongeveer de helft reduceren ten opzichte van standaardmethoden.
Dit artikel toont aan dat het injecteren van informatie via een externe synthetische data-verificator modelinval kan voorkomen en zelfs omkeren, waarbij de theorie voorspelt dat dit op de korte termijn verbeteringen oplevert maar op de lange termijn de parameters naar het 'kenniscentrum' van de verificateur convergeert.
Dit paper introduceert CADM, een cluster-gedifferentieerde adaptieve afstandsmetriek voor categorische en gemengde data die rekening houdt met cluster-specifieke verdelingen om de prestaties van clustering te verbeteren.
In dit artikel wordt DAISI voorgesteld, een schaalbaar filteralgoritme dat stochastische interpolanten en stromingsgebaseerde generatieve modellen gebruikt om data-assimilatie in complexe, niet-lineaire systemen met spaarzame en ruwe waarnemingen effectiever te maken dan traditionele methoden.
Dit paper introduceert een nieuwe, op Individual Conditional Expectation (ICE) gebaseerde methode voor globale gevoeligheidsanalyse die interactie-effecten beter vastlegt dan traditionele Partial Dependence Plots en dit valideert door middel van wiskundige bewijzen en toepassing op diverse engineeringproblemen.
Dit artikel introduceert een prior-informatie gebaseerde, distributie-robuste methode voor het afleiden van geïndividualiseerde behandelregels die meerdere databronnen integreert en robuust blijft onder posterior-shift door een worst-case beleidswaarde te maximaliseren binnen een aangepast onzekerheidsgebied.
Dit artikel introduceert een methode voor conditionele statistische inferentie bij schaarse gelabelde data en overvloedige ongelabelde covariaten, die machine-learningvoorspellingen combineert met kernelgebaseerde localisatie om de variantie te verkleinen en geldige betrouwbaarheidsintervallen te garanderen zonder parametrische aannames.
Dit paper introduceert behavior-dLDS, een model dat neurale dynamiek ontleedt in gedrag-gerelateerde en interne subsystemen om complexe hersenactiviteit te ontrafelen en de relatie met gedrag te kwantificeren, zelfs bij datasets met tienduizenden neuronen.
Dit artikel toont aan dat bij random feature ridge regression een sterk model dat is getraind op imperfecte labels van een zwakker model, aanzienlijk betere schalingswetten kan volgen en zelfs de minimax-optimale convergentiesnelheid kan bereiken, zelfs wanneer de fout van het lerende model niet daalt met de steekproefgrootte.
Deze paper introduceert 'Artificial Replay', een nieuw experimenteel ontwerp dat de kosten van het vergelijken van multi-armed bandit-algoritmen halveert door bestaande trajecten opnieuw te gebruiken, terwijl het tegelijkertijd een onbevooroordeelde schatter biedt met een sublineaire variantie.
Dit artikel vestigt voor het eerst een groot-afwijkingsprincipe voor convolutie-neurale netwerken in het regime met oneindig veel kanalen, waarbij het de convergentie naar Gaussische processen analyseert en afwijkingsprincipes afleidt voor zowel de voorwaardelijke covariantiematrices als de posterior-verdeling.
Dit artikel verbetert de bestaande analyse voor agnostisch leren onder Gaussische marginals door aan te tonen dat een polynoomgraad van voldoende is voor een -benadering, wat leidt tot (bijna) optimale complexiteitsgrenzen voor het leren van polynoomdrempelfuncties.
Dit artikel bewijst dat Predictive Coding Graphs (PCGs) een wiskundige superverzameling vormen van feedforward neurale netwerken, waardoor ze een breder kader bieden voor machine learning en de studie van netwerktopologieën.
Dit artikel onthult dat gradiëntstroom in softmax-gebaseerde modellen, zoals die in transformers worden gebruikt, de optimalisatie inherent stuurt naar oplossingen met lage entropie, wat een theoretisch mechanisme biedt voor fenomenen als attention sinks en massale activaties.