「68T10」カテゴリーアーカイブ

Neumann eigenmaps for landmark embedding

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

要約 Neumann Eigenmaps（Neumaps）は、ランドマークを使用 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M15, 65C50, 68T10, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.ML, stat.TH | Neumann eigenmaps for landmark embedding はコメントを受け付けていません

Learning Point Spread Function Invertibility Assessment for Image Deconvolution

投稿日: 2025年1月28日 作成者: jarxiv

要約 Deep-Learning（DL）ベースの画像デコンボリューション（ID） … 続きを読む →

カテゴリー: 68T10, 94A08, cs.CV, eess.IV, I.4.5 | Learning Point Spread Function Invertibility Assessment for Image Deconvolution はコメントを受け付けていません

Benchmarking Graph Representations and Graph Neural Networks for Multivariate Time Series Classification

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 多変量時系列分類 (MTSC) は、複雑な時系列データの分析を可能にするた … 続きを読む →

カテゴリー: 68T10, cs.LG | Benchmarking Graph Representations and Graph Neural Networks for Multivariate Time Series Classification はコメントを受け付けていません

Noise-Robust Target-Speaker Voice Activity Detection Through Self-Supervised Pretraining

投稿日: 2025年1月7日 作成者: jarxiv

要約 ターゲット話者の音声アクティビティ検出 (TS-VAD) は、オーディオ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T10, cs.LG, cs.SD, eess.AS, I.2.6 | Noise-Robust Target-Speaker Voice Activity Detection Through Self-Supervised Pretraining はコメントを受け付けていません

MVP: Multimodal Emotion Recognition based on Video and Physiological Signals

投稿日: 2025年1月7日 作成者: jarxiv

要約 人間の感情には、行動、生理学的、認知の複雑な変化が伴います。 現在の最先端 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T10, cs.CV, I.5 | MVP: Multimodal Emotion Recognition based on Video and Physiological Signals はコメントを受け付けていません

Learning ECG Signal Features Without Backpropagation Using Linear Laws

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、理論物理学の概念を活用して時系列データから特徴を自動的に生成 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, 62M10, 68T10, 92C50, cs.AI, cs.CV, cs.LG, G.3, stat.AP, stat.ML | Learning ECG Signal Features Without Backpropagation Using Linear Laws はコメントを受け付けていません

Optimized Gradient Clipping for Noisy Label Learning

投稿日: 2024年12月20日 作成者: jarxiv

要約 これまでの研究では、モデルの予測確率に関して損失関数の勾配を制約すると、ノ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T10, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | Optimized Gradient Clipping for Noisy Label Learning はコメントを受け付けていません

Boosting Test Performance with Importance Sampling–a Subpopulation Perspective

投稿日: 2024年12月18日 作成者: jarxiv

要約 経験的リスク最小化 (ERM) は機械学習コミュニティで広く適用されていま … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T05, 68T10, 68W40, cs.LG, I.5.1, stat.ML | Boosting Test Performance with Importance Sampling–a Subpopulation Perspective はコメントを受け付けていません

Puzzle Similarity: A Perceptually-guided No-Reference Metric for Artifact Detection in 3D Scene Reconstructions

投稿日: 2024年11月27日 作成者: jarxiv

要約 最新の再構成技術を使用すると、まばらな 2D ビューから複雑な 3D シー … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T10, 68T45, cs.AI, cs.CV, cs.GR, cs.LG, I.2 | Puzzle Similarity: A Perceptually-guided No-Reference Metric for Artifact Detection in 3D Scene Reconstructions はコメントを受け付けていません

Perceptually Optimized Super Resolution

投稿日: 2024年11月27日 作成者: jarxiv

要約 最新のディープラーニング ベースの超解像度技術は、基礎となるコンテンツや表 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T10, 68T45, cs.CV, cs.GR, cs.LG, I.2 | Perceptually Optimized Super Resolution はコメントを受け付けていません