68T01」カテゴリーアーカイブ

Taxonomy to Regulation: A (Geo)Political Taxonomy for AI Risks and Regulatory Measures in the EU AI Act

要約 技術革新は、社会に利益をもたらすこともあれば、社会に害を及ぼすことも同様に … 続きを読む

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Semantically-correlated memories in a dense associative model

要約 私は、相関高密度連想記憶 (CDAM) という名前の新しい連想記憶モデルを … 続きを読む

カテゴリー: 00A69, 68T01, 68T07, 92B20, cs.AI, cs.LG, cs.NE, I.2, q-bio.NC | Semantically-correlated memories in a dense associative model はコメントを受け付けていません

Semantically-correlated memories in a dense associative model

要約 私は、相関高密度連想記憶 (CDAM) という名前の新しい連想記憶モデルを … 続きを読む

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As Good As A Coin Toss: Human detection of AI-generated images, videos, audio, and audiovisual stimuli

要約 合成メディアが次第にリアルになり、それを利用する障壁が下がり続けるにつれ、 … 続きを読む

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As Good As A Coin Toss: Human detection of AI-generated images, videos, audio, and audiovisual stimuli

要約 合成メディアが徐々に現実味を増し、その使用の障壁が低くなり続けるにつれて、 … 続きを読む

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As Good As A Coin Toss Human detection of AI-generated images, videos, audio, and audiovisual stimuli

要約 合成メディアが徐々に現実味を増し、その使用の障壁が低くなり続けるにつれて、 … 続きを読む

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Unveiling Group-Specific Distributed Concept Drift: A Fairness Imperative in Federated Learning

要約 進化する機械学習の分野では、公平性の確保が重要な懸案事項となっており、意思 … 続きを読む

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Interpretability Guarantees with Merlin-Arthur Classifiers

要約 ニューラルネットワークなどの複雑なエージェントに対しても証明可能な解釈可能 … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 91A06, cs.AI, cs.LG, I.2.0 | Interpretability Guarantees with Merlin-Arthur Classifiers はコメントを受け付けていません

Reproducibility and Geometric Intrinsic Dimensionality: An Investigation on Graph Neural Network Research

要約 機械学習研究における経験的証拠の複製と再現性の難しさは、近年顕著なトピック … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | Reproducibility and Geometric Intrinsic Dimensionality: An Investigation on Graph Neural Network Research はコメントを受け付けていません

Discovering Artificial Viscosity Models for Discontinuous Galerkin Approximation of Conservation Laws using Physics-Informed Machine Learning

要約 有限要素ベースの保存則の高次ソルバーは高い精度を提供しますが、ギブス現象に … 続きを読む

カテゴリー: 35L65, 65M60, 68T01, cs.LG, cs.NA, math.NA | Discovering Artificial Viscosity Models for Discontinuous Galerkin Approximation of Conservation Laws using Physics-Informed Machine Learning はコメントを受け付けていません