「68」カテゴリーアーカイブ

A finite-sample generalization bound for stable LPV systems

投稿日: 2024年5月17日 作成者: jarxiv

要約 データから動的システムを学習する際の主な理論的課題の 1 つは、一般化誤差 … 続きを読む →

カテゴリー: 68, cs.LG, cs.SY, eess.SY, I.2.0 | A finite-sample generalization bound for stable LPV systems はコメントを受け付けていません

LaT-PFN: A Joint Embedding Predictive Architecture for In-context Time-series Forecasting

投稿日: 2024年5月17日 作成者: jarxiv

要約 ゼロショット予測を可能にする強力な埋め込み空間を備えた基本的な時系列モデル … 続きを読む →

カテゴリー: 62, 68, cs.AI, cs.LG, I.2.6, stat.ML | LaT-PFN: A Joint Embedding Predictive Architecture for In-context Time-series Forecasting はコメントを受け付けていません

Digital Forgetting in Large Language Models: A Survey of Unlearning Methods

投稿日: 2024年4月3日 作成者: jarxiv

要約 デジタル忘却の目的は、望ましくない知識や動作を含むモデルが与えられた場合に … 続きを読む →

カテゴリー: 68, cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.6 | Digital Forgetting in Large Language Models: A Survey of Unlearning Methods はコメントを受け付けていません

Analytical Forward Dynamics Modeling of Linearly Actuated Heavy-Duty Parallel-Serial Manipulators

投稿日: 2024年3月14日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、強力な並列直列メカニズムの順ダイナミクスを分析的に計算するた … 続きを読む →

カテゴリー: 68, cs.RO, I.1.2 | Analytical Forward Dynamics Modeling of Linearly Actuated Heavy-Duty Parallel-Serial Manipulators はコメントを受け付けていません

Dissenting Explanations: Leveraging Disagreement to Reduce Model Overreliance

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 説明可能性は、ますます複雑化するブラックボックス モデルの望ましい特性です … 続きを読む →

カテゴリー: 68, cs.AI, I.2 | Dissenting Explanations: Leveraging Disagreement to Reduce Model Overreliance はコメントを受け付けていません

LTL learning on GPUs

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 線形時相論理 (LTL) は産業検証で広く使用されています。 LTL 式は … 続きを読む →

カテゴリー: 68, cs.AI, cs.PL, D.3 | LTL learning on GPUs はコメントを受け付けていません

A Hybrid Strategy for Chat Transcript Summarization

投稿日: 2024年2月5日 作成者: jarxiv

要約 テキストの要約とは、テキストの内容を保持したまま、より少ないセンテンスに凝 … 続きを読む →

カテゴリー: 68, cs.CL, I.7 | A Hybrid Strategy for Chat Transcript Summarization はコメントを受け付けていません

Evaluation of large language models for assessing code maintainability

投稿日: 2024年1月24日 作成者: jarxiv

要約 オープンソース ソフトウェア リポジトリの可用性の向上と、大規模言語モデル … 続きを読む →

カテゴリー: 68, cs.AI, cs.SE, D.2.7 | Evaluation of large language models for assessing code maintainability はコメントを受け付けていません

FLex&Chill: Improving Local Federated Learning Training with Logit Chilling

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニングは、データの異質性、つまりローカル クライアン … 続きを読む →

カテゴリー: 68, cs.AI, cs.LG, I.2.11 | FLex&Chill: Improving Local Federated Learning Training with Logit Chilling はコメントを受け付けていません

Beyond Accuracy: Evaluating Self-Consistency of Code Large Language Models with IdentityChain

投稿日: 2024年1月17日 作成者: jarxiv

要約 コード大規模言語モデル (コード LLM) は実際のアプリケーションで採用 … 続きを読む →

カテゴリー: 68, cs.CL, cs.LG, cs.SE, I.2 | Beyond Accuracy: Evaluating Self-Consistency of Code Large Language Models with IdentityChain はコメントを受け付けていません