「68T07」カテゴリーアーカイブ

How to beat a Bayesian adversary

投稿日: 2024年7月12日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークやその他の最新の機械学習モデルは、敵対的 … 続きを読む →

カテゴリー: 65C35, 68T07, 90C15, cs.LG, math.OC, stat.CO, stat.ML | How to beat a Bayesian adversary はコメントを受け付けていません

Vanilla Feedforward Neural Networks as a Discretization of Dynamical Systems

投稿日: 2024年7月11日 作成者: jarxiv

要約 ディープラーニングは、データサイエンスや自然科学の分野で重要な応用を実現し … 続きを読む →

カテゴリー: 41A65, 65P99, 65Z05, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Vanilla Feedforward Neural Networks as a Discretization of Dynamical Systems はコメントを受け付けていません

Gaussian Interpolation Flows

投稿日: 2024年7月10日 作成者: jarxiv

要約 ガウスノイズ除去は、生成モデリング用のシミュレーション不要の連続正規化フロ … 続きを読む →

カテゴリー: 62G05, 68T07, cs.LG, stat.ML | Gaussian Interpolation Flows はコメントを受け付けていません

Empirical analysis of Biding Precedent efficiency in the Brazilian Supreme Court via Similar Case Retrieval

投稿日: 2024年7月10日 作成者: jarxiv

要約 拘束力のある先例 (S\’umulas Vinculantes … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 68T07, cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | Empirical analysis of Biding Precedent efficiency in the Brazilian Supreme Court via Similar Case Retrieval はコメントを受け付けていません

Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 AIを活用した能力は、実世界で展開するのに必要な成熟度に達しているが、常に … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.LG, cs.NE, I.2.6 | Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality はコメントを受け付けていません

Depth Priors in Removal Neural Radiance Fields

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル放射輝度場（Neural Radiance Fields: Ne … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T40, 68T45, cs.CV, I.4.5 | Depth Priors in Removal Neural Radiance Fields はコメントを受け付けていません

Learning the boundary-to-domain mapping using Lifting Product Fourier Neural Operators for partial differential equations

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 フーリエ ニューラル演算子 (FNO) などのニューラル演算子は、関数空間 … 続きを読む →

カテゴリー: 65N99, 68T07, cs.LG, cs.NA, I.2.1, math.NA | Learning the boundary-to-domain mapping using Lifting Product Fourier Neural Operators for partial differential equations はコメントを受け付けていません

Scalable Training of Graph Foundation Models for Atomistic Materials Modeling: A Case Study with HydraGNN

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 多頭グラフ畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャである Hydr … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T09, C.2.4, cs.LG, physics.comp-ph | Scalable Training of Graph Foundation Models for Atomistic Materials Modeling: A Case Study with HydraGNN はコメントを受け付けていません

Deceptive Diffusion: Generating Synthetic Adversarial Examples

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、欺瞞的拡散の概念を導入します。つまり、生成 AI モデルをトレー … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.LG, I.2.0 | Deceptive Diffusion: Generating Synthetic Adversarial Examples はコメントを受け付けていません

Learning the boundary-to-domain mapping using Lifting Product Fourier Neural Operators for partial differential equations

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 フーリエ ニューラル演算子 (FNO) などのニューラル演算子は、関数空間 … 続きを読む →

カテゴリー: 65N99, 68T07, cs.LG, cs.NA, I.2.1, math.NA | Learning the boundary-to-domain mapping using Lifting Product Fourier Neural Operators for partial differential equations はコメントを受け付けていません