cs.AI」カテゴリーアーカイブ

Hunting Attributes: Context Prototype-Aware Learning for Weakly Supervised Semantic Segmentation

要約 最近の弱教師セマンティック セグメンテーション (WSSS) 手法は、コン … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | Hunting Attributes: Context Prototype-Aware Learning for Weakly Supervised Semantic Segmentation はコメントを受け付けていません

Examining Pathological Bias in a Generative Adversarial Network Discriminator: A Case Study on a StyleGAN3 Model

要約 敵対的生成ネットワーク (GAN) は、人間が実際の顔と区別できないことが … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.CY, cs.LG | Examining Pathological Bias in a Generative Adversarial Network Discriminator: A Case Study on a StyleGAN3 Model はコメントを受け付けていません

Defending Against Poisoning Attacks in Federated Learning with Blockchain

要約 ディープラーニングの時代において、フェデレーテッド ラーニング (FL) … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.GT, cs.LG | Defending Against Poisoning Attacks in Federated Learning with Blockchain はコメントを受け付けていません

Scalable Spatiotemporal Prediction with Bayesian Neural Fields

要約 空間参照された時系列で構成される時空間データセットは、大気汚染監視、病気の … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.AP, stat.ME | Scalable Spatiotemporal Prediction with Bayesian Neural Fields はコメントを受け付けていません

Transformations in Learned Image Compression from a Modulation Perspective

要約 本論文では、変調の観点から学習画像圧縮(LIC)における統一変換手法を提案 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, eess.IV | Transformations in Learned Image Compression from a Modulation Perspective はコメントを受け付けていません

Annotations on a Budget: Leveraging Geo-Data Similarity to Balance Model Performance and Annotation Cost

要約 現在の基盤モデルは、さまざまなタスクにわたって優れたパフォーマンスを示して … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV | Annotations on a Budget: Leveraging Geo-Data Similarity to Balance Model Performance and Annotation Cost はコメントを受け付けていません

Maxwell’s Demon at Work: Efficient Pruning by Leveraging Saturation of Neurons

要約 ディープ ニューラル ネットワークをトレーニングする場合、$\textit … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Maxwell’s Demon at Work: Efficient Pruning by Leveraging Saturation of Neurons はコメントを受け付けていません

Reference-free Monolithic Preference Optimization with Odds Ratio

要約 言語モデルの最近の設定調整アルゴリズムは有望な結果を示していますが、収束を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Reference-free Monolithic Preference Optimization with Odds Ratio はコメントを受け付けていません

Large, Small or Both: A Novel Data Augmentation Framework Based on Language Models for Debiasing Opinion Summarization

要約 既存の意見要約データセット内のレビューの 70$\%$ 以上が肯定的なもの … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Large, Small or Both: A Novel Data Augmentation Framework Based on Language Models for Debiasing Opinion Summarization はコメントを受け付けていません

Symmetric Q-learning: Reducing Skewness of Bellman Error in Online Reinforcement Learning

要約 深層強化学習では、状態とアクションの品質を評価するための価値関数を推定する … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Symmetric Q-learning: Reducing Skewness of Bellman Error in Online Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません