arXiv: 26039295v1 Annualce Type: новый резюме: Стохастическое градиентное спусковое падение (SGD) широко используется для подготовки моделей машинного обучения, но подвыборка данных об обучении вносит шум в его обновление. Таким образом, прочность и применимость гарантий высокой вероятности в…
arXiv:2610.36180v1 Annualce Type: новый резюме: динамическое гравирование нейронных сетей дает макроскопические наблюдения и позволяет обучаться прогнозируемым навыкам, а также контролировать в простр...
arXiv: 2604.103085v4 Annualce Type: заменить резюме: Game Motors содержит то, что видеомодели пытаются узнать: полное и ясное мировое состояние за каждой кадрой. Мы превращаем одну из них в инструмент...
arXiv: 261 0366465v1 Annualce Type: New Humber: Split Federated Learning (SFL) сочетает выполнение разделенной модели с федеративным агрегированием для поддержки совместного обучения в рамках распреде...
arXiv: 261 030,37606v1 Annualce Type: New Humanitary: Поведение биомолекулярных комплексов регулируется химическими особенностями взаимодействия и часто сопряжено с редкими событиями, которые атомисти...
arXiv:2610.35128v2 Annualce Type: заменить резюме: многовариантное прогнозирование временных рядов требует учета временны́х зависимостей в различных масштабах при одновременном учете как общей, так и ...
arXiv: 261 030.37441v 1 Annualce Type: кросс-бюллетень: Цель. Цель настоящего исследования заключается в определении того, была ли политика хип-экзоскелетона обучена симуляции путем совместной адаптац...
arXiv: 2610.36718v1 Annualce Type: New Humber: Backprogragation (BP) остается доминирующим алгоритмом для обучения глубоких нейронных сетей, но он биологически неправдоподобный и страдает от проблемы ...
arXiv: 2510 00051v2 Annualce Type: заменить кросс-бюллетень: Неврологические заболевания могут вызывать значительные когнитивные нарушения, однако увязка структуры мозга с когнитетивной функцией попре...
arXiv:2610.371778v1 Annualce Type: New Habstractive: Interpretable Transformers часто хорошо работают в конкретных настройках домена, но теряют эффективность после этого. Для обеспечения широкого прим...
arXiv: 261 030.36849v1 Annualce Type: New Humber: Supporting Learning with Vermided Rewards (RLVR) получает свой учебный сигнал от двоичных наград посредством изучения политики и становится мощной пар...
arXiv:2604.24736v3 Annualce Type: заменить резюме: для зоны умеренной вероятности отклонения разработана параметрическая теория статистического вывода. Новый подход к доказательствам основан на расшир...
arXiv: 261 0366097v1 Annualce Type: новый резюме: Мы изучаем полную информацию о линейной оптимизации в режиме онлайн на единице в размере $ell_p$ мяч в долл. Пусть $\Delta_T$ обозначает кумулятивную ...