cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Adam-mini: Use Fewer Learning Rates To Gain More

要約 我々は、AdamWと同等かそれ以上の性能を、45%から50%少ないメモリフ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Adam-mini: Use Fewer Learning Rates To Gain More はコメントを受け付けていません

Do Quantum Neural Networks have Simplicity Bias?

要約 ディープニューラルネットワーク(DNN)の成功の1つの仮説は、DNNは表現 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.app-ph, quant-ph | Do Quantum Neural Networks have Simplicity Bias? はコメントを受け付けていません

Found in the Middle: Calibrating Positional Attention Bias Improves Long Context Utilization

要約 大規模言語モデル(LLM)は、長い入力文脈を処理するように特別に訓練された … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Found in the Middle: Calibrating Positional Attention Bias Improves Long Context Utilization はコメントを受け付けていません

Accelerated Proton Resonance Frequency-based Magnetic Resonance Thermometry by Optimized Deep Learning Method

要約 集束超音波(FUS)熱アブレーション治療には、プロトン共鳴周波数(PRF) … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, eess.IV, physics.med-ph | Accelerated Proton Resonance Frequency-based Magnetic Resonance Thermometry by Optimized Deep Learning Method はコメントを受け付けていません

Value-Penalized Auxiliary Control from Examples for Learning without Rewards or Demonstrations

要約 成功例から学習することは、強化学習の魅力的なアプローチであり、手作業で作成 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | Value-Penalized Auxiliary Control from Examples for Learning without Rewards or Demonstrations はコメントを受け付けていません

Planetarium: A Rigorous Benchmark for Translating Text to Structured Planning Languages

要約 最近の多くの研究では、計画問題に言語モデルを使用することが検討されている。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Planetarium: A Rigorous Benchmark for Translating Text to Structured Planning Languages はコメントを受け付けていません

IMC 2024 Methods & Solutions Review

要約 過去3年間、Kaggleはイメージマッチングチャレンジを開催してきました。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, stat.AP | IMC 2024 Methods & Solutions Review はコメントを受け付けていません

Motion meets Attention: Video Motion Prompts

要約 動画には豊富な時空間情報が含まれている。アクション認識などのタスクで使用さ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | Motion meets Attention: Video Motion Prompts はコメントを受け付けていません

Learning Disentangled Representation in Object-Centric Models for Visual Dynamics Prediction via Transformers

要約 最近の研究では、オブジェクト中心の表現が、解釈可能性をもたらすと同時に、ダ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | Learning Disentangled Representation in Object-Centric Models for Visual Dynamics Prediction via Transformers はコメントを受け付けていません

VCHAR:Variance-Driven Complex Human Activity Recognition framework with Generative Representation

要約 複雑な人間の活動認識(CHAR)は、ユビキタスコンピューティング、特にスマ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.HC, eess.SP | VCHAR:Variance-Driven Complex Human Activity Recognition framework with Generative Representation はコメントを受け付けていません