月別アーカイブ: 2024年2月

Asymptotics of Learning with Deep Structured (Random) Features

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 大きなクラスの特徴マップについては、入力次元、隠れ層の幅、トレーニング サ … 続きを読む →

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PARCv2: Physics-aware Recurrent Convolutional Neural Networks for Spatiotemporal Dynamics Modeling

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 非定常、高速過渡、移流支配の物理問題をモデル化することは、物理認識深層学習 … 続きを読む →

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Rotational Equilibrium: How Weight Decay Balances Learning Across Neural Networks

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、応用解析と実験を組み合わせて、重みの減衰がディープ ニューラ … 続きを読む →

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Rethinking Scaling Laws for Learning in Strategic Environments

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 ますます大規模な機械学習モデルの導入は、モデルの表現力が高まるほど$\un … 続きを読む →

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Chasing Convex Functions with Long-term Constraints

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 長期的な制約を持つ一連のオンライン メトリクス問題を紹介し、研究します。 … 続きを読む →

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Misalignment, Learning, and Ranking: Harnessing Users Limited Attention

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 デジタル ヘルスと EdTech では、レコメンデーション システムが重大 … 続きを読む →

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D-Flow: Differentiating through Flows for Controlled Generation

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 タスク固有のモデルを再トレーニングすることなく、最先端の拡散およびフローマ … 続きを読む →

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Unlocking Instructive In-Context Learning with Tabular Prompting for Relational Triple Extraction

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 リレーショナル トリプル抽出 (RTE) のインコンテキスト学習 (ICL … 続きを読む →

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Breaking the Barrier: Utilizing Large Language Models for Industrial Recommendation Systems through an Inferential Knowledge Graph

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 レコメンデーション システムは、情報過多に対処するために、電子商取引 We … 続きを読む →

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LongRoPE: Extending LLM Context Window Beyond 2 Million Tokens

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 大きなコンテキスト ウィンドウは、大規模言語モデル (LLM) で望ましい … 続きを読む →

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