「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Agentic Knowledgeable Self-awareness

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル（LLM）は、様々なエージェント計画タスクにおいてかなりの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG, cs.MA | Agentic Knowledgeable Self-awareness はコメントを受け付けていません

Quantifying Knowledge Distillation Using Partial Information Decomposition

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 知識蒸留は、複雑な教師モデルの内部表現をエミュレートするために、より小さな … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.IT, cs.LG, eess.IV, math.IT, stat.ML | Quantifying Knowledge Distillation Using Partial Information Decomposition はコメントを受け付けていません

SynWorld: Virtual Scenario Synthesis for Agentic Action Knowledge Refinement

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 エージェントとその環境との相互作用において、エージェントは行動を計画し実行 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG, cs.MA | SynWorld: Virtual Scenario Synthesis for Agentic Action Knowledge Refinement はコメントを受け付けていません

Streaming Generation of Co-Speech Gestures via Accelerated Rolling Diffusion

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 音声合成ジェスチャーをリアルタイムで生成するには、時間的コヒーレンスと効率 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.HC, cs.LG | Streaming Generation of Co-Speech Gestures via Accelerated Rolling Diffusion はコメントを受け付けていません

A Hitchhiker’s Guide to Understanding Performances of Two-Class Classifiers

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 分類器の性能を正しく理解することは、様々なシナリオにおいて不可欠である。し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.PF | A Hitchhiker’s Guide to Understanding Performances of Two-Class Classifiers はコメントを受け付けていません

GPTQv2: Efficient Finetuning-Free Quantization for Asymmetric Calibration

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 GPTQv2は、大規模変換器アーキテクチャを圧縮するための新しい微調整不要 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | GPTQv2: Efficient Finetuning-Free Quantization for Asymmetric Calibration はコメントを受け付けていません

RBT4DNN: Requirements-based Testing of Neural Networks

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 ディープニューラルネットワーク（DNN）のテストは、障害が重大な結果をもた … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SE | RBT4DNN: Requirements-based Testing of Neural Networks はコメントを受け付けていません

Rethinking RL Scaling for Vision Language Models: A Transparent, From-Scratch Framework and Comprehensive Evaluation Scheme

投稿日: 2025年4月7日 作成者: jarxiv

要約 強化学習(RL)は、近年、大規模言語モデルの推論能力を向上させる強い可能性 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CV, cs.LG | Rethinking RL Scaling for Vision Language Models: A Transparent, From-Scratch Framework and Comprehensive Evaluation Scheme はコメントを受け付けていません

Computing High-dimensional Confidence Sets for Arbitrary Distributions

投稿日: 2025年4月4日 作成者: jarxiv

要約 mathbb{R}^d$上の任意の分布の高密度領域を学習する問題を研究する … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Computing High-dimensional Confidence Sets for Arbitrary Distributions はコメントを受け付けていません

Reservoir Computing: A New Paradigm for Neural Networks

投稿日: 2025年4月4日 作成者: jarxiv

要約 リザーバー・コンピューティングの文献レビュー。 人工知能が計算科学の一分野 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Reservoir Computing: A New Paradigm for Neural Networks はコメントを受け付けていません