cs.AI」カテゴリーアーカイブ

A Review of Symbolic, Subsymbolic and Hybrid Methods for Sequential Decision Making

要約 逐次意思決定(SDM)の分野では、歴史的に2つのパラダイムが覇権を争ってき … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, I.2.4 | A Review of Symbolic, Subsymbolic and Hybrid Methods for Sequential Decision Making はコメントを受け付けていません

XQSV: A Structurally Variable Network to Imitate Human Play in Xiangqi

要約 本論文では、Xiangqi Structurally Variable(X … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | XQSV: A Structurally Variable Network to Imitate Human Play in Xiangqi はコメントを受け付けていません

Lost in Translation: The Algorithmic Gap Between LMs and the Brain

要約 言語モデル(LM)は、様々な言語タスクにおいて目覚ましい性能を達成している … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, q-bio.NC | Lost in Translation: The Algorithmic Gap Between LMs and the Brain はコメントを受け付けていません

ANAH-v2: Scaling Analytical Hallucination Annotation of Large Language Models

要約 大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインや幅広い用途の長文質問応答タス … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | ANAH-v2: Scaling Analytical Hallucination Annotation of Large Language Models はコメントを受け付けていません

Me, Myself, and AI: The Situational Awareness Dataset (SAD) for LLMs

要約 ChatGPTのようなAIアシスタントは、『私は大規模な言語モデルです』と … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Me, Myself, and AI: The Situational Awareness Dataset (SAD) for LLMs はコメントを受け付けていません

LayerShuffle: Enhancing Robustness in Vision Transformers by Randomizing Layer Execution Order

要約 人工ニューラルネットワークは、そのアーキテクチャーや学習方法から、テスト時 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | LayerShuffle: Enhancing Robustness in Vision Transformers by Randomizing Layer Execution Order はコメントを受け付けていません

PDiscoFormer: Relaxing Part Discovery Constraints with Vision Transformers

要約 オブジェクトのパーツを明示的に検出して推論するコンピュータビジョン手法は、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | PDiscoFormer: Relaxing Part Discovery Constraints with Vision Transformers はコメントを受け付けていません

Not (yet) the whole story: Evaluating Visual Storytelling Requires More than Measuring Coherence, Grounding, and Repetition

要約 ビジュアルストーリーテリングは、時間的に並べられた一連の画像が与えられると … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG | Not (yet) the whole story: Evaluating Visual Storytelling Requires More than Measuring Coherence, Grounding, and Repetition はコメントを受け付けていません

Low-Resource Crop Classification from Multi-Spectral Time Series Using Lossless Compressors

要約 ディープラーニングは、マルチスペクトル時間データを用いた作物分類の精度を大 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | Low-Resource Crop Classification from Multi-Spectral Time Series Using Lossless Compressors はコメントを受け付けていません

Feature Attenuation of Defective Representation Can Resolve Incomplete Masking on Anomaly Detection

要約 教師なし異常検知(unsupervised anomaly detecti … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | Feature Attenuation of Defective Representation Can Resolve Incomplete Masking on Anomaly Detection はコメントを受け付けていません