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Ergebnisse für “K-means”

K-Means & RBF: Gleichwertige Optimierung via Variations-Gradienten

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository zeigt, dass der klassische K‑Means‑Algorithmus und differenzierbare Radial Basis Function (RBF)-N…

arXiv – cs.LG 06.03.2026 05:00

<h1>1-Bit Wunder: K-Means Quantisierung steigert QAT-Leistung bei LLMs</h1> <p>Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository zeigt, dass Quantization‑Aware Training (QAT) die Speicher‑ und Rechenkosten von großen Sprachmodellen drastisch senken kann, ohne die Leistung zu stark zu beeinträchtigen. Durch gezielte Experimente im Low‑Bit‑Bereich wird deutlich, wie sich unterschiedliche Quantisierungsformate auf die Effizienz und Genauigkeit auswirken.</p> <p>Traditionell bleibt die Wahl des optimalen Quantisierungs

arXiv – cs.LG 18.02.2026 05:00

VertCoHiRF: Dezentrales vertikales Clustering ohne zentrale Koordination

Vertikales Federated Learning (VFL) ermöglicht es Unternehmen, Daten mit komplementären Feature‑Sätzen gemeinsam zu analysieren, ohne ihre…

arXiv – cs.LG 10.02.2026 05:00

Hyperbolische K‑Means steigern Genauigkeit bei Generalized Category Discovery

In einer neuen Studie wird gezeigt, dass die Verwendung von hyperbolischer Geometrie nicht nur bei der Repräsentationsbildung, sondern auc…

arXiv – cs.LG 06.02.2026 05:00