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머신러닝 분야의 저명한 학술지인 Journal of Machine Learning Research의 최신 연구 논문과 이론적 연구 결과를 제공합니다.
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5달 전
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Mirror Descent로 Attention 성능 극대화: 토큰 선택의 새로운 지평
8달 전 발행
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5달 전
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인과 모델과 신경망의 수학적 이중성: 새로운 최적화 알고리즘의 탄생
8달 전 발행
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5달 전
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경매 수익 극대화의 열쇠: 기만적 입찰자도 이기는 CLUB 알고리즘
8달 전 발행
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5달 전
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LASSO보다 더 희소하고 정확한 회귀 모델, AFS의 등장
8달 전 발행
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5달 전
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AMD 알고리즘의 성능 한계 돌파: 심플렉틱 수치 해석으로 밝힌 새로운 수렴 경계
8달 전 발행
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5달 전
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데이터 차원 축소의 혁신: 수렴성이 보장된 비지도 특성 선택 모델 NOCRM
8달 전 발행
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5달 전
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생물학적 원리로 학습하는 뉴럴 네트워크, CHANI의 수학적 증명
8달 전 발행
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5달 전
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문맥적 밴딧 정책의 불확실성, 경험적 가능도로 정밀하게 측정한다
8달 전 발행
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5달 전
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시계열 이벤트 예측의 불확실성, 전방 강도 함수로 정밀하게 측정한다
8달 전 발행
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5달 전
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온라인 학습의 베이지안 사후 분포, 배치 학습만큼 정확할까?
8달 전 발행
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5달 전
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확산 모델은 어떻게 고차원 데이터의 저차원 구조를 학습하는가?
8달 전 발행
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5달 전
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유한한 신경망의 한계 극복: 가우시안 프로세스로 증명하는 딥러닝의 불확실성
8달 전 발행
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5달 전
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딥러닝 재학습 비용 획기적 절감, 모멘트 기반 온라인 변화 감지로 해결
8달 전 발행
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5달 전
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과적합의 역설: 릿지리스 보간기가 고차원에서 작동하는 통계적 원리
8달 전 발행
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5달 전
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데이터가 스스로 찾는 소그룹: Causal Fused Lasso로 처치 효과 정밀 분석
8달 전 발행
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5달 전
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복소수 뉴런의 비밀: 실수 뉴런보다 강력한 학습 능력의 이론적 증명
8달 전 발행
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5달 전
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평균장 변분 추론의 한계 극복, 엔트로피 정규화로 정확도와 속도 다 잡았다
8달 전 발행
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5달 전
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계층적 데이터에서 인과 관계를 찾는 새로운 방법: 계층적 인과 모델
8달 전 발행
1
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5달 전
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성능 임계치를 넘는 최적의 선택지를 언제든 찾아내는 APGAI 알고리즘
8달 전 발행
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5달 전
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데이터 프라이버시는 지키고 분류 정확도는 높이는 모델 반전 기술
8달 전 발행
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5달 전
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딥러닝과 대조 학습으로 비모수적 밀도 추정의 한계를 넘다
8달 전 발행
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5달 전
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ReLU 신경망의 근사 성능, 새로운 수학적 분석으로 차원의 저주를 극복하다
8달 전 발행
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5달 전
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비볼록 리만 최적화의 한계 돌파: BMM 알고리즘의 수렴 성능 입증
8달 전 발행
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5달 전
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트랜스포머, 이론적으로 '차원의 저주' 극복 가능함이 증명되다
8달 전 발행
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