68T07」カテゴリーアーカイブ

Rethinking the Trigger-injecting Position in Graph Backdoor Attack

要約 タイトル:グラフバックドア攻撃におけるトリガー注入位置の再考 要約: ・バ … 続きを読む

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Thread Counting in Plain Weave for Old Paintings Using Semi-Supervised Regression Deep Learning Models

要約 タイトル:半教師あり回帰ディープラーニングモデルを使用した平織りの糸数の旧 … 続きを読む

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Thread Counting in Plain Weave for Old Paintings Using Semi-Supervised Regression Deep Learning Models

要約 タイトル:半教師あり回帰ディープラーニングモデルを用いた平織り織物の糸の数 … 続きを読む

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Retrospective Motion Correction in Gradient Echo MRI by Explicit Motion Estimation Using Deep CNNs

要約 【タイトル】Deep CNNを用いた明示的なモーション推定による勾配エコー … 続きを読む

カテゴリー: 45Q05, 65R32, 68T07, cs.CV, cs.NA, math.NA | Retrospective Motion Correction in Gradient Echo MRI by Explicit Motion Estimation Using Deep CNNs はコメントを受け付けていません

FuNVol: A Multi-Asset Implied Volatility Market Simulator using Functional Principal Components and Neural SDEs

要約 ここでは、過去の価格に忠実な複数の資産にわたる一連のインプライド ボラティ … 続きを読む

カテゴリー: 62M45, 68T07, 91G60, 91G80, cs.LG, q-fin.CP, q-fin.ST, stat.ML | FuNVol: A Multi-Asset Implied Volatility Market Simulator using Functional Principal Components and Neural SDEs はコメントを受け付けていません

Thread Counting in Plain Weave for Old Paintings Using Semi-Supervised Regression Deep Learning Models

要約 この作業では、平織りキャンバス分析のスレッド密度推定を実行するために、深層 … 続きを読む

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Robust Risk-Aware Option Hedging

要約 オプション ヘッジ/トレーディングの目的は、ダウンサイド リスクに対する単 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 90C17, 91G20, 91G60, cs.LG, q-fin.CP, q-fin.RM | Robust Risk-Aware Option Hedging はコメントを受け付けていません

Direct Evolutionary Optimization of Variational Autoencoders With Binary Latents

要約 離散潜在変数は実世界のデータにとって重要であると考えられており、離散潜在変 … 続きを読む

カテゴリー: 65C20, 68T07, cs.LG, I.2.6, stat.ML | Direct Evolutionary Optimization of Variational Autoencoders With Binary Latents はコメントを受け付けていません

How many dimensions are required to find an adversarial example?

要約 敵対者の脆弱性を調査する過去の研究は、敵対者がモデル入力のすべての次元を乱 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.CR, cs.LG, G.3, stat.ML | How many dimensions are required to find an adversarial example? はコメントを受け付けていません

Learning Subgrid-scale Models with Neural Ordinary Differential Equations

要約 ニューラル常微分方程式 (NODE) に基づいて、線の方法とカオス常微分方 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 76M10, cs.CE, cs.LG, cs.NA, math.NA | Learning Subgrid-scale Models with Neural Ordinary Differential Equations はコメントを受け付けていません