論文の概要: El0ps: An Exact L0-regularized Problems Solver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06373v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 13:47:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 21:10:47.026457
• Title: El0ps: An Exact L0-regularized Problems Solver
• Title（参考訳）: El0ps: 厳密なL0正規化問題の解決
• Authors: Théo Guyard, Cédric Herzet, Clément Elvira,
• Abstract要約: El0psはL0正規化問題を扱うユーティリティを提供するPythonツールボックスである。 El0psを使えば、ユーザーはこれらの問題のカスタムインスタンスを定義できる。 最先端のパフォーマンスを達成するための専用ソルバを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.960289997471083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents El0ps, a Python toolbox providing several utilities to handle L0-regularized problems related to applications in machine learning, statistics, and signal processing, among other fields. In contrast to existing toolboxes, El0ps allows users to define custom instances of these problems through a flexible framework, provides a dedicated solver achieving state-of-the-art performance, and offers several built-in machine learning pipelines. Our aim with El0ps is to provide a comprehensive tool which opens new perspectives for the integration of L0-regularized problems in practical applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習,統計処理,信号処理などの分野でL0正規化問題を扱うためのユーティリティを提供するPythonツールボックスEl0psを提案する。 既存のツールボックスとは対照的に、El0psでは、フレキシブルなフレームワークを通じて、これらの問題のカスタムインスタンスを定義し、最先端のパフォーマンスを達成するための専用の解決器を提供し、いくつかの組み込み機械学習パイプラインを提供する。 El0psの目的は、実用アプリケーションにおけるL0正規化問題を統合するための新しい視点を開放する包括的ツールを提供することである。

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