2026-04-25 · 3 topics

Pairwise Additive Noise Model を活用し、対数尤度比較に基づく順次的なエッジ方向決定手法で既存手法を凌駕する。（原題: Nonlinear Causal Discovery through a Sequential Edge Orientation Approach）

線形アテンションモデルの挙動を解析し、タスク構造に依存した汎化誤差の鋭い相転移を特定。（原題: Learning Linear Regression with Low-Rank Tasks in-Context）

Ornstein-Uhlenbeck過程の因果構造を制約に組み込み、浅層ネットワークで高精度な確率予測を実現。（原題: Spatio-temporal probabilistic forecast using MMAF-guided learning）