月別アーカイブ: 2024年8月

The Role of Fibration Symmetries in Geometric Deep Learning

要約 幾何学的深層学習 (GDL) は、対称性の観点から幅広い種類の機械学習手法 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | The Role of Fibration Symmetries in Geometric Deep Learning はコメントを受け付けていません

MetaGFN: Exploring Distant Modes with Adapted Metadynamics for Continuous GFlowNets

要約 生成フロー ネットワーク (GFlowNets) は、学習されたポリシーを … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | MetaGFN: Exploring Distant Modes with Adapted Metadynamics for Continuous GFlowNets はコメントを受け付けていません

Multi-modal Adversarial Training for Zero-Shot Voice Cloning

要約 与えられたテキストから音声を再構築するようにトレーニングされたテキスト読み … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SD, eess.AS | Multi-modal Adversarial Training for Zero-Shot Voice Cloning はコメントを受け付けていません

Generalized Naive Bayes

要約 この論文では、Naive Bayes 構造の拡張として、いわゆる Gene … 続きを読む

カテゴリー: 62-07, 62C10, 62C12, cs.LG, stat.ML | Generalized Naive Bayes はコメントを受け付けていません

Modeling and Analyzing the Influence of Non-Item Pages on Sequential Next-Item Prediction

要約 ユーザーとアイテム間の一連の履歴インタラクションを分析することで、逐次レコ … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG | Modeling and Analyzing the Influence of Non-Item Pages on Sequential Next-Item Prediction はコメントを受け付けていません

Embedded FPGA Developments in 130nm and 28nm CMOS for Machine Learning in Particle Detector Readout

要約 埋め込みフィールド プログラマブル ゲート アレイ (eFPGA) テクノ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.LG, physics.ins-det | Embedded FPGA Developments in 130nm and 28nm CMOS for Machine Learning in Particle Detector Readout はコメントを受け付けていません

Q-MRS: A Deep Learning Framework for Quantitative Magnetic Resonance Spectra Analysis

要約 磁気共鳴分光法 (MRS) は、特に中枢神経系疾患における組織代謝を研究す … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-bio.QM | Q-MRS: A Deep Learning Framework for Quantitative Magnetic Resonance Spectra Analysis はコメントを受け付けていません

WildFeedback: Aligning LLMs With In-situ User Interactions And Feedback

要約 大規模言語モデル (LLM) が進歩し続けるにつれて、これらのモデルを人間 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | WildFeedback: Aligning LLMs With In-situ User Interactions And Feedback はコメントを受け付けていません

Boosting Lossless Speculative Decoding via Feature Sampling and Partial Alignment Distillation

要約 ロスレス投機的デコードは、ツリー構造の候補を生成するための軽量のドラフト … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Boosting Lossless Speculative Decoding via Feature Sampling and Partial Alignment Distillation はコメントを受け付けていません

SIaM: Self-Improving Code-Assisted Mathematical Reasoning of Large Language Models

要約 コーディングを通じて数学的問題を解決するために大規模言語モデル (LLM) … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | SIaM: Self-Improving Code-Assisted Mathematical Reasoning of Large Language Models はコメントを受け付けていません