cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Dynamic Label Adversarial Training for Deep Learning Robustness Against Adversarial Attacks

要約 敵対的トレーニングは、モデルの堅牢性を高めるための最も効果的な方法の 1 … 続きを読む

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Verification of Geometric Robustness of Neural Networks via Piecewise Linear Approximation and Lipschitz Optimisation

要約 私たちは、回転、スケーリング、せん断、平行移動などの入力画像の幾何学的変換 … 続きを読む

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Interpretable breast cancer classification using CNNs on mammographic images

要約 ディープラーニングモデルは、乳がんの分類において有望な結果を達成しています … 続きを読む

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Classifier-Free Guidance is a Predictor-Corrector

要約 私たちは、分類子なしガイダンス (CFG) の理論的基礎を調査します。 C … 続きを読む

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Foundational Model for Electron Micrograph Analysis: Instruction-Tuning Small-Scale Language-and-Vision Assistant for Enterprise Adoption

要約 半導体のイメージングと分析は重要であるにもかかわらず、ディープラーニングの … 続きを読む

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How Diffusion Models Learn to Factorize and Compose

要約 拡散モデルは、トレーニング セットに一緒に表示されない可能性が高い要素を組 … 続きを読む

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Non-Homophilic Graph Pre-Training and Prompt Learning

要約 グラフは、さまざまな分野にわたるオブジェクト間の複雑な関係をモデル化するた … 続きを読む

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Vintern-1B: An Efficient Multimodal Large Language Model for Vietnamese

要約 このレポートでは、ベトナム語タスク向けの信頼性の高い 10 億パラメータの … 続きを読む

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Topics as Entity Clusters: Entity-based Topics from Large Language Models and Graph Neural Networks

要約 トピック モデルは、通常、文書のバッグオブワード表現に対する用語頻度統計を … 続きを読む

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SPICED: News Similarity Detection Dataset with Multiple Topics and Complexity Levels

要約 報道機関の急増により、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、ニュース … 続きを読む

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