月別アーカイブ: 2023年5月

Rubik’s Optical Neural Networks: Multi-task Learning with Physics-aware Rotation Architecture

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】Rubik’s Optical Neural Ne … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.optics | Rubik’s Optical Neural Networks: Multi-task Learning with Physics-aware Rotation Architecture はコメントを受け付けていません

How to Unleash the Power of Large Language Models for Few-shot Relation Extraction?

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Few-shot関係抽出のために大規模言語モデルの力を解放するに … 続きを読む →

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Type-enhanced Ensemble Triple Representation via Triple-aware Attention for Cross-lingual Entity Alignment

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：クロスリンガルエンティティアラインメントのための三重精細なトリプ … 続きを読む →

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Language Model Analysis for Ontology Subsumption Inference

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：オントロジーの包含推論のための言語モデル分析 要約： &#821 … 続きを読む →

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Self-supervised learning for infant cry analysis

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：自己教師付き学習による幼児の泣き声分析 要約： – … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SD, eess.AS | Self-supervised learning for infant cry analysis はコメントを受け付けていません

Discern and Answer: Mitigating the Impact of Misinformation in Retrieval-Augmented Models with Discriminators

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】 Discern and Answer: Mitigating … 続きを読む →

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From Words to Code: Harnessing Data for Program Synthesis from Natural Language

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：単語からコードへ：自然言語処理によるプログラム合成のデータ利用 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DB, cs.HC | From Words to Code: Harnessing Data for Program Synthesis from Natural Language はコメントを受け付けていません

Finding Neurons in a Haystack: Case Studies with Sparse Probing

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Sparse Probingによる針山からニューロンを見つけ出す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Finding Neurons in a Haystack: Case Studies with Sparse Probing はコメントを受け付けていません

FlowMap: Path Generation for Automated Vehicles in Open Space Using Traffic Flow

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：FlowMap：交通流を用いたオープンスペースの自動運転車の経路 … 続きを読む →

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Synthetic Data for Face Recognition: Current State and Future Prospects

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：顔認識のための合成データ：現状と将来の展望 要約： &#8211 … 続きを読む →

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