投稿者「jarxiv」のアーカイブ

Distilling foundation models for robust and efficient models in digital pathology

要約 近年、デジタル病理のための基礎モデル(FM)の出現は、トレーニング前のデー … 続きを読む

カテゴリー: 68T45, cs.CV, I.4.9 | Distilling foundation models for robust and efficient models in digital pathology はコメントを受け付けていません

SpatialVLA: Exploring Spatial Representations for Visual-Language-Action Model

要約 この論文では、空間的理解はロボット操作のキーポイントであると主張し、ロボッ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.RO | SpatialVLA: Exploring Spatial Representations for Visual-Language-Action Model はコメントを受け付けていません

Sources of Uncertainty in Supervised Machine Learning — A Statisticians’ View

要約 監視された機械学習と予測モデルは今日、印象的な基準を達成しており、数年前に … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Sources of Uncertainty in Supervised Machine Learning — A Statisticians’ View はコメントを受け付けていません

CENTS: Generating synthetic electricity consumption time series for rare and unseen scenarios

要約 大規模生成モデリングの最近のブレークスルーは、自然言語、コンピュータービジ … 続きを読む

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DBRouting: Routing End User Queries to Databases for Answerability

要約 多くの場合、エンタープライズレベルのデータは複数のソースに分配され、知識リ … 続きを読む

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Upside Down Reinforcement Learning with Policy Generators

要約 逆さまの補強学習(UDRL)は、コマンド条件付きポリシーの学習に焦点を当て … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | Upside Down Reinforcement Learning with Policy Generators はコメントを受け付けていません

DynaGRAG | Exploring the Topology of Information for Advancing Language Understanding and Generation in Graph Retrieval-Augmented Generation

要約 グラフの検索された生成(グラグまたはグラフぼろきれ)アーキテクチャは、外部 … 続きを読む

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LinPrim: Linear Primitives for Differentiable Volumetric Rendering

要約 ボリュームレンダリングは、観察されたビューから直接3Dシーン表現を最適化す … 続きを読む

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S-CFE: Simple Counterfactual Explanations

要約 私たちは、分類器の最適なまばらで多様な反事実的説明を見つける問題を研究しま … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | S-CFE: Simple Counterfactual Explanations はコメントを受け付けていません

SPECIAL: Zero-shot Hyperspectral Image Classification With CLIP

要約 Hyperspectral Image(HSI)分類は、HSIの各ピクセル … 続きを読む

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