cs.LG」カテゴリーアーカイブ

More Expressive Attention with Negative Weights

要約 我々は、表現力を高めるためにアテンションの重みを負にすることを可能にする、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | More Expressive Attention with Negative Weights はコメントを受け付けていません

Do Large Language Models Truly Grasp Mathematics? An Empirical Exploration From Cognitive Psychology

要約 大規模言語モデル (LLM) が数学的問題を解決する認知メカニズムは、依然 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Do Large Language Models Truly Grasp Mathematics? An Empirical Exploration From Cognitive Psychology はコメントを受け付けていません

Less is More: Unseen Domain Fake News Detection via Causal Propagation Substructures

要約 ソーシャルメディア上でのフェイクニュースの拡散は、個人と社会に重大な脅威を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.LG, cs.SI | Less is More: Unseen Domain Fake News Detection via Causal Propagation Substructures はコメントを受け付けていません

A Practical Guide to Fine-tuning Language Models with Limited Data

要約 事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) の採用は、膨大なデータ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | A Practical Guide to Fine-tuning Language Models with Limited Data はコメントを受け付けていません

The Moral Foundations Weibo Corpus

要約 自然言語で表現される道徳的感情は、オンライン環境とオフライン環境の両方に大 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | The Moral Foundations Weibo Corpus はコメントを受け付けていません

AutoDefense: Multi-Agent LLM Defense against Jailbreak Attacks

要約 有害な情報の生成を防ぐために道徳的調整に関する広範な事前トレーニングが行わ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.LG | AutoDefense: Multi-Agent LLM Defense against Jailbreak Attacks はコメントを受け付けていません

Doob’s Lagrangian: A Sample-Efficient Variational Approach to Transition Path Sampling

要約 動的システムにおける稀なイベントのサンプリングは、自然科学で生じる基本的な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph | Doob’s Lagrangian: A Sample-Efficient Variational Approach to Transition Path Sampling はコメントを受け付けていません

DiffRoad: Realistic and Diverse Road Scenario Generation for Autonomous Vehicle Testing

要約 自動運転車のテストと検証には、現実的で多様な道路シナリオを生成することが不 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | DiffRoad: Realistic and Diverse Road Scenario Generation for Autonomous Vehicle Testing はコメントを受け付けていません

A Similarity-Based Oversampling Method for Multi-label Imbalanced Text Data

要約 実際のアプリケーションでは、データの可用性が高まるにつれて、機械学習 (M … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | A Similarity-Based Oversampling Method for Multi-label Imbalanced Text Data はコメントを受け付けていません

ResidualDroppath: Enhancing Feature Reuse over Residual Connections

要約 残留接続は、勾配消失問題を軽減し、より深いネットワークのトレーニングを容易 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | ResidualDroppath: Enhancing Feature Reuse over Residual Connections はコメントを受け付けていません