「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

BMFT: Achieving Fairness via Bias-based Weight Masking Fine-tuning

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 特に医療診断などの倫理的に敏感な領域では、堅牢なグループ公平性特性を備えた … 続きを読む →

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Figure it Out: Analyzing-based Jailbreak Attack on Large Language Models

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の急速な発展により、さまざまなタスクにわたっ … 続きを読む →

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Continual Driving Policy Optimization with Closed-Loop Individualized Curricula

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 自動運転車 (AV) の安全性は長年にわたる最大の懸案事項であり、これはロ … 続きを読む →

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A Novel Cartography-Based Curriculum Learning Method Applied on RoNLI: The First Romanian Natural Language Inference Corpus

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 自然言語推論 (NLI) は、文のペアの含意関係を認識するタスクであり、自 … 続きを読む →

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Prioritize Alignment in Dataset Distillation

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 データセット蒸留は、トレーニングされたモデルのパフォーマンスを損なうことな … 続きを読む →

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Heavy-Ball Momentum Accelerated Actor-Critic With Function Approximation

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 パラメトリック値関数を使用して値推定のモンテカルロ ロールアウトを置き換え … 続きを読む →

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FUGNN: Harmonizing Fairness and Utility in Graph Neural Networks

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 公平性を意識したグラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、公平性を … 続きを読む →

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Maintaining Adversarial Robustness in Continuous Learning

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 敵対的な堅牢性は、機械学習システムのセキュリティと信頼性に不可欠です。 た … 続きを読む →

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AKBR: Learning Adaptive Kernel-based Representations for Graph Classification

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、グラフ分類のための適応カーネルベース表現 (AKBR) を学 … 続きを読む →

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EEG-MACS: Manifold Attention and Confidence Stratification for EEG-based Cross-Center Brain Disease Diagnosis under Unreliable Annotations

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 センター間のデータの不均一性と注釈の信頼性の低さは、脳信号を使用した疾患の … 続きを読む →

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