「68T37」カテゴリーアーカイブ

Probabilistic Variational Causal Approach in Observational Studies

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、根本的な問題との関連性に基づいて、観察研究におけるイベントの … 続きを読む →

カテゴリー: 26A45, 6008, 68T20, 68T27, 68T37, 68U99, cs.AI, cs.LO, G.3 | Probabilistic Variational Causal Approach in Observational Studies はコメントを受け付けていません

MVTamperBench: Evaluating Robustness of Vision-Language Models

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) は、ビデオの理解において大き … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68Q85, 68T05, 68T37, 68T40, 68T45, 94A08, cs.CV, I.2.10 | MVTamperBench: Evaluating Robustness of Vision-Language Models はコメントを受け付けていません

Conformalised data synthesis

投稿日: 2025年1月13日 作成者: jarxiv

要約 ますます複雑になる深層学習アーキテクチャの急増に伴い、データ合成は、データ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T37, cs.LG, stat.ML | Conformalised data synthesis はコメントを受け付けていません

MVTamperBench: Evaluating Robustness of Vision-Language Models

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 視覚言語モデル (VLM) の最近の進歩により、複雑なビデオ理解タスクが大 … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68Q85, 68T05, 68T37, 68T40, 68T45, 94A08, cs.CV, I.2.10 | MVTamperBench: Evaluating Robustness of Vision-Language Models はコメントを受け付けていません

MVTamperBench: Evaluating Robustness of Vision-Language Models

投稿日: 2024年12月30日 作成者: jarxiv

要約 視覚言語モデル (VLM) の最近の進歩により、複雑なビデオ理解タスクが大 … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68Q85, 68T05, 68T37, 68T40, 68T45, 94A08, cs.CV, I.2.10 | MVTamperBench: Evaluating Robustness of Vision-Language Models はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2024年12月20日 作成者: jarxiv

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 | Associative memory inspires improvements for in-context learning using a novel attention residual stream architecture はコメントを受け付けていません

Extending choice assessments to choice functions: An algorithm for computing the natural extension

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、一連の優先順位に基づいた意思決定のための統一的な数学的フレームワ … 続きを読む →

カテゴリー: 60A99, 68T37, cs.AI, math.PR | Extending choice assessments to choice functions: An algorithm for computing the natural extension はコメントを受け付けていません

The Distributional Uncertainty of the SHAP score in Explainable Machine Learning

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 アトリビューション スコアは、入力エンティティの特徴値が機械学習モデルの出 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T27, 68T37, cs.AI, cs.LG, cs.LO | The Distributional Uncertainty of the SHAP score in Explainable Machine Learning はコメントを受け付けていません

Reciprocal Learning

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、さまざまな機械学習アルゴリズムが、相互学習という 1 つのパラダ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T37, 68W25, cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Reciprocal Learning はコメントを受け付けていません

The Distributional Uncertainty of the SHAP score in Explainable Machine Learning

投稿日: 2024年8月12日 作成者: jarxiv

要約 アトリビューション スコアは、入力エンティティの特徴値が機械学習モデルの出 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T27, 68T37, cs.AI, cs.LG, cs.LO | The Distributional Uncertainty of the SHAP score in Explainable Machine Learning はコメントを受け付けていません