「cs.AI」カテゴリーアーカイブ

ThinK: Thinner Key Cache by Query-Driven Pruning

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理の分野に革命をもたらし、増大し … 続きを読む →

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Synthetic Image Learning: Preserving Performance and Preventing Membership Inference Attacks

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 生成人工知能は合成データの生成を変革し、医療などの分野で特に重要なデータ不 … 続きを読む →

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Semantic Image Synthesis via Class-Adaptive Cross-Attention

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 セマンティック画像合成では、最先端の空間適応型 DE 正規化 (SPADE … 続きを読む →

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KI-PMF: Knowledge Integrated Plausible Motion Forecasting

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 自動運転車を大規模に展開するには、交通アクターの動きを正確に予測することが … 続きを読む →

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Federated Knowledge Recycling: Privacy-Preserving Synthetic Data Sharing

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニングは共同学習のパラダイムとして登場し、機密データ … 続きを読む →

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Bayesian Low-Rank LeArning (Bella): A Practical Approach to Bayesian Neural Networks

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン学習の計算の複雑さは、実際の大規模なタスクへのベイズ学習の採用を … 続きを読む →

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SceneX:Procedural Controllable Large-scale Scene Generation via Large-language Models

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 大規模シーン生成は、その応用可能性が大きいため、学術界や産業界で幅広い注目 … 続きを読む →

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How to Choose a Reinforcement-Learning Algorithm

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 強化学習の分野では、逐次的な意思決定の問題に取り組むための多種多様な概念と … 続きを読む →

カテゴリー: 62M45, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6, stat.ML | How to Choose a Reinforcement-Learning Algorithm はコメントを受け付けていません

From Feature Importance to Natural Language Explanations Using LLMs with RAG

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 機械学習が人間との対話を伴う自律的な意思決定プロセスにますます不可欠になる … 続きを読む →

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GABInsight: Exploring Gender-Activity Binding Bias in Vision-Language Models

投稿日: 2024年7月31日 作成者: jarxiv

要約 視覚言語モデル (VLM) は、画像に映る個人の評価を必要とするタスクなど … 続きを読む →

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