月別アーカイブ: 2024年9月

LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This

要約 大規模言語モデルがドメイン全体でより普及するにつれて、その固有の制限を批判 … 続きを読む

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Are Heterophily-Specific GNNs and Homophily Metrics Really Effective? Evaluation Pitfalls and New Benchmarks

要約 過去 10 年間にわたり、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は … 続きを読む

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Kernel-U-Net: Multivariate Time Series Forecasting using Custom Kernels

要約 時系列予測タスクは、履歴情報に基づいて将来の傾向を予測します。 Trans … 続きを読む

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Deep Convolutional Autoencoder for Assessment of Drive-Cycle Anomalies in Connected Vehicle Sensor Data

要約 この研究では、完全畳み込みオートエンコーダを使用して、車両の教師なし故障検 … 続きを読む

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Enhancing Accuracy in Deep Learning Using Random Matrix Theory

要約 私たちは、DNN パラメーター (重み) の数を減らすレイヤー プルーニン … 続きを読む

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Advanced LSTM Neural Networks for Predicting Directional Changes in Sector-Specific ETFs Using Machine Learning Techniques

要約 株式の取引や投資がフルタイムの仕事である人もいれば、単なる副収入源である人 … 続きを読む

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Breaking Neural Network Scaling Laws with Modularity

要約 モジュール式ニューラル ネットワークは、視覚的な質問応答からロボット工学に … 続きを読む

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Unified Neural Network Scaling Laws and Scale-time Equivalence

要約 ニューラル ネットワークのサイズは拡大し続けますが、データセットは拡大しな … 続きを読む

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Predicting Critical Heat Flux with Uncertainty Quantification and Domain Generalization Using Conditional Variational Autoencoders and Deep Neural Networks

要約 ディープ生成モデル (DGM) は、現実的なデータ サンプルを生成するのに … 続きを読む

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Cross-Input Certified Training for Universal Perturbations

要約 信頼できる機械学習における既存の研究は、主に単一入力の敵対的摂動に焦点を当 … 続きを読む

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