月別アーカイブ: 2023年5月

Tune-Mode ConvBN Blocks For Efficient Transfer Learning

要約 Convolution-BatchNorm (ConvBN) ブロックは、 … 続きを読む

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Causes and Cures for Interference in Multilingual Translation

要約 多言語機械翻訳モデルは、異なる言語ペア間の相乗効果から恩恵を受けることがで … 続きを読む

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Federated Learning via Decentralized Dataset Distillation in Resource-Constrained Edge Environments

要約 フェデレーテッド ラーニングでは、ネットワーク化されたすべてのクライアント … 続きを読む

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A Scalable Test Problem Generator for Sequential Transfer Optimization

要約 逐次転送最適化 (STO) は、データベースに保存されている以前に解決され … 続きを読む

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Applying Ising Machines to Multi-objective QUBOs

要約 複数の目的の最適化問題には、複数の、多くの場合矛盾する目的の間でさまざまな … 続きを読む

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Evaluating task understanding through multilingual consistency: A ChatGPT case study

要約 大規模言語モデル (LLM) の機能が驚異的なペースで向上しているため、理 … 続きを読む

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Algorithmic failure as a humanities methodology: machine learning’s mispredictions identify rich cases for qualitative analysis

要約 この解説は、Munk らによって提案された方法論をテストします。 (202 … 続きを読む

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Towards Achieving Near-optimal Utility for Privacy-Preserving Federated Learning via Data Generation and Parameter Distortion

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) を使用すると、参加者はプライベート … 続きを読む

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Probably Approximately Correct Federated Learning

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、プライバシー、有用性、効率性を … 続きを読む

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Towards the Practical Utility of Federated Learning in the Medical Domain

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、活発な研究分野です。 FL の … 続きを読む

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