月別アーカイブ: 2024年7月

Large-Scale Dataset Pruning in Adversarial Training through Data Importance Extrapolation

要約 小規模で知覚できない攻撃に対する脆弱性により、実世界のシステムへの深層学習 … 続きを読む

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How to beat a Bayesian adversary

要約 ディープ ニューラル ネットワークやその他の最新の機械学習モデルは、敵対的 … 続きを読む

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Hardware Neural Control of CartPole and F1TENTH Race Car

要約 非線形モデル予測制御 (NMPC) は効果的な制御方法であることが証明され … 続きを読む

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Robotic Control via Embodied Chain-of-Thought Reasoning

要約 学習されたロボット制御ポリシーの主な制限は、トレーニング データの外で一般 … 続きを読む

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Mitigating Catastrophic Forgetting in Language Transfer via Model Merging

要約 オープンウェイト大規模言語モデル (LLM) が英語の幅広いタスクにわたっ … 続きを読む

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Sensor-Aware Classifiers for Energy-Efficient Time Series Applications on IoT Devices

要約 時系列データ処理は、健康監視、環境監視、デジタル農業など、多くの実世界のア … 続きを読む

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Topological Generalization Bounds for Discrete-Time Stochastic Optimization Algorithms

要約 我々は、現代のディープ ニューラル ネットワーク (DNN) における一般 … 続きを読む

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RB-SQL: A Retrieval-based LLM Framework for Text-to-SQL

要約 コンテキスト内学習を備えた大規模言語モデル (LLM) により、テキストか … 続きを読む

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PAS: Data-Efficient Plug-and-Play Prompt Augmentation System

要約 近年、ラージ言語モデル (LLM) の台頭により、プラグ アンド プレイ … 続きを読む

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Data Mixing Made Efficient: A Bivariate Scaling Law for Language Model Pretraining

要約 大規模な言語モデルは、主に多様なソースのデータの利用に起因して、優れた一般 … 続きを読む

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