月別アーカイブ: 2024年2月

On the Generalization Capability of Temporal Graph Learning Algorithms: Theoretical Insights and a Simpler Method

要約 時間グラフ学習 (TGL) は、現実世界のさまざまなアプリケーション、特に … 続きを読む

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Ask Again, Then Fail: Large Language Models’ Vacillations in Judgement

要約 現在の会話言語モデルは、たとえ最初の判断が正しかったとしても、フォローアッ … 続きを読む

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MoZIP: A Multilingual Benchmark to Evaluate Large Language Models in Intellectual Property

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな自然言語処理 (NLP) タス … 続きを読む

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Reasoning over Description Logic-based Contexts with Transformers

要約 現在の最先端技術でトランスベースのモデルの推論能力を測定する 1 つの方法 … 続きを読む

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Linear Log-Normal Attention with Unbiased Concentration

要約 変圧器モデルは、幅広い用途で目覚ましい成果を上げています。 ただし、そのス … 続きを読む

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Investigating Deep Watermark Security: An Adversarial Transferability Perspective

要約 生成ニューラル ネットワークの台頭により、生成されたコンテンツにおける知的 … 続きを読む

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Graph Learning with Distributional Edge Layouts

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、特定のトポロジ レイアウ … 続きを読む

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The Galerkin method beats Graph-Based Approaches for Spectral Algorithms

要約 歴史的に、機械学習コミュニティはグラフベースのアプローチからスペクトル分解 … 続きを読む

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Training Implicit Generative Models via an Invariant Statistical Loss

要約 暗黙的な生成モデルには、任意の複雑なデータ分布を学習する機能があります。 … 続きを読む

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Internal Cross-layer Gradients for Extending Homogeneity to Heterogeneity in Federated Learning

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、実際のシナリオではシステムの異 … 続きを読む

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