68T01」カテゴリーアーカイブ

Associative memory inspires improvements for in-context learning using a novel attention residual stream architecture

要約 大規模言語モデル (LLM) は、入力シーケンスのコンテキスト内の情報を利 … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 68T37, 68T50, 92B20, cs.AI, cs.CL, cs.NE, I.2 | コメントする

Differentially Private Prototypes for Imbalanced Transfer Learning

要約 機械学習 (ML) モデルは、トレーニング データセットから個人情報を漏洩 … 続きを読む

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A Theoretical Analysis of Soft-Label vs Hard-Label Training in Neural Networks

要約 小規模の学生モデルが事前トレーニングされた大規模な教師モデルから学習する知 … 続きを読む

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Comparative Analysis of Audio Feature Extraction for Real-Time Talking Portrait Synthesis

要約 このペーパーでは、リアルタイム アプリケーションで遅延が発生し、応答性が制 … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 68T07, 68T45, cs.AI, cs.HC, cs.SD, eess.AS | Comparative Analysis of Audio Feature Extraction for Real-Time Talking Portrait Synthesis はコメントを受け付けていません

A Potential Game Perspective in Federated Learning

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、分散クライアント間で機械学習モ … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 90C90, 91A10, 93A16, cs.LG | A Potential Game Perspective in Federated Learning はコメントを受け付けていません

AI Consciousness is Inevitable: A Theoretical Computer Science Perspective

要約 私たちは、リソースの制限下での計算を研究する数学の一部門である理論コンピュ … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, cs.AI, I.2 | AI Consciousness is Inevitable: A Theoretical Computer Science Perspective はコメントを受け付けていません

AIDOVECL: AI-generated Dataset of Outpainted Vehicles for Eye-level Classification and Localization

要約 画像のラベル付けは、コンピューター ビジョン テクノロジの開発における重大 … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 68T45, 68U01, 68U10, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.10 | AIDOVECL: AI-generated Dataset of Outpainted Vehicles for Eye-level Classification and Localization はコメントを受け付けていません

Adversarial Constrained Policy Optimization: Improving Constrained Reinforcement Learning by Adapting Budgets

要約 制約付き強化学習は、報酬と制約の両方が考慮される安全性が重要な分野で有望な … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | Adversarial Constrained Policy Optimization: Improving Constrained Reinforcement Learning by Adapting Budgets はコメントを受け付けていません

Learning to Control the Smoothness of Graph Convolutional Network Features

要約 Oono とスズキ [ICLR、2020] および Cai と Wang … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Learning to Control the Smoothness of Graph Convolutional Network Features はコメントを受け付けていません

UniGlyph: A Seven-Segment Script for Universal Language Representation

要約 UniGlyph は、7 セグメント文字から派生したスクリプトを使用してユ … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 68T50, cs.CL, cs.HC, cs.SC, cs.SD, eess.AS, H.5.2 | UniGlyph: A Seven-Segment Script for Universal Language Representation はコメントを受け付けていません