「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Multi-Fidelity Policy Gradient Algorithms

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 多くの強化学習（RL）アルゴリズムには大量のデータが必要であり、運用システ … 続きを読む →

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MedPix 2.0: A Comprehensive Multimodal Biomedical Data set for Advanced AI Applications with Retrieval Augmented Generation and Knowledge Graphs

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 主にプライバシー関連の問題により、医療領域での人工知能アプリケーションの開 … 続きを読む →

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Beyond the Hype: Embeddings vs. Prompting for Multiclass Classification Tasks

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 従来の分類アプローチは、このAI誇大広告の時代には無関係ですか？ 予測モデ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.AP | Beyond the Hype: Embeddings vs. Prompting for Multiclass Classification Tasks はコメントを受け付けていません

$Π$-NeSy: A Possibilistic Neuro-Symbolic Approach

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、ニューラルネットワークによって実行される低レベルの知覚タスク … 続きを読む →

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Architecture independent generalization bounds for overparametrized deep ReLU networks

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 オーバーパラメトリングニューラルネットワークは、オーバーパラメーター化のレ … 続きを読む →

カテゴリー: 57R70, 62M45, cs.AI, cs.LG, math.AP, math.OC, stat.ML | Architecture independent generalization bounds for overparametrized deep ReLU networks はコメントを受け付けていません

DeduCE: Deductive Consistency as a Framework to Evaluate LLM Reasoning

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 Olympiadレベルの推論の問題での大きなパフォーマンスにもかかわらず、 … 続きを読む →

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AssistanceZero: Scalably Solving Assistance Games

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 支援ゲームは、AIアシスタントのトレーニングのための人間のフィードバック（ … 続きを読む →

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Sculpting Subspaces: Constrained Full Fine-Tuning in LLMs for Continual Learning

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）での継続的な学習は、壊滅的な忘却を受けやすく … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, G.3, math.PR, stat.ML | Sculpting Subspaces: Constrained Full Fine-Tuning in LLMs for Continual Learning はコメントを受け付けていません

ZIP: An Efficient Zeroth-order Prompt Tuning for Black-box Vision-Language Models

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究では、ブラックボックスプロンプトチューニング（BBPT）と呼ばれ … 続きを読む →

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Unified CNNs and transformers underlying learning mechanism reveals multi-head attention modus vivendi

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約 畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）は、レイヤーに沿って進行する入力 … 続きを読む →

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