cs.LG」カテゴリーアーカイブ

BLAZE: Cross-Language and Cross-Project Bug Localization via Dynamic Chunking and Hard Example Learning

要約 ソフトウェアのバグを特定して解決するには、開発者は多大な労力を費やす必要が … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG, cs.SE | BLAZE: Cross-Language and Cross-Project Bug Localization via Dynamic Chunking and Hard Example Learning はコメントを受け付けていません

PinnDE: Physics-Informed Neural Networks for Solving Differential Equations

要約 近年、微分方程式を解くための深層学習の研究が大幅に成長しています。 物理情 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | PinnDE: Physics-Informed Neural Networks for Solving Differential Equations はコメントを受け付けていません

Memorization Capacity for Additive Fine-Tuning with Small ReLU Networks

要約 大規模な事前トレーニング済みモデルを微調整することは、機械学習アプリケーシ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Memorization Capacity for Additive Fine-Tuning with Small ReLU Networks はコメントを受け付けていません

Detectors for Safe and Reliable LLMs: Implementations, Uses, and Limitations

要約 大規模言語モデル (LLM) は、忠実でない出力から偏った有害な生成まで、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Detectors for Safe and Reliable LLMs: Implementations, Uses, and Limitations はコメントを受け付けていません

TED: Accelerate Model Training by Internal Generalization

要約 近年、大規模な言語モデルは優れたパフォーマンスを示していますが、トレーニン … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | TED: Accelerate Model Training by Internal Generalization はコメントを受け付けていません

Revisiting Day-ahead Electricity Price: Simple Model Save Millions

要約 正確な前日の電気料金予測は住宅福祉にとって不可欠ですが、現在の方法では予測 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, econ.EM | Revisiting Day-ahead Electricity Price: Simple Model Save Millions はコメントを受け付けていません

Sim-to-Real Transfer of Deep Reinforcement Learning Agents for Online Coverage Path Planning

要約 シミュレーションでトレーニングされたモデルを現実世界に展開する場合、シミュ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY | Sim-to-Real Transfer of Deep Reinforcement Learning Agents for Online Coverage Path Planning はコメントを受け付けていません

Efficient Exploration in Deep Reinforcement Learning: A Novel Bayesian Actor-Critic Algorithm

要約 特に強化学習 (RL) と深層強化学習 (DRL) は、世界との関わり方を … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Efficient Exploration in Deep Reinforcement Learning: A Novel Bayesian Actor-Critic Algorithm はコメントを受け付けていません

TANGO: Clustering with Typicality-Aware Nonlocal Mode-Seeking and Graph-Cut Optimization

要約 モードシーキングによる密度ベースのクラスタリング手法は、通常、局所的な密度 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | TANGO: Clustering with Typicality-Aware Nonlocal Mode-Seeking and Graph-Cut Optimization はコメントを受け付けていません

MASALA: Model-Agnostic Surrogate Explanations by Locality Adaptation

要約 LIME などの既存のローカル Explainable AI (XAI) … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | MASALA: Model-Agnostic Surrogate Explanations by Locality Adaptation はコメントを受け付けていません