cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Reliably detecting model failures in deployment without labels

要約 データの分布は時間の経過とともに変化します。 動的環境で動作するモデルは、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Reliably detecting model failures in deployment without labels はコメントを受け付けていません

TokenBreak: Bypassing Text Classification Models Through Token Manipulation

要約 自然言語処理(NLP)モデルは、分類や生成などのテキスト関連のタスクに使用 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | TokenBreak: Bypassing Text Classification Models Through Token Manipulation はコメントを受け付けていません

Cost-Optimal Active AI Model Evaluation

要約 生成AIシステムの開発ライフサイクルには、継続的な評価、データ収集、および … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Cost-Optimal Active AI Model Evaluation はコメントを受け付けていません

Discrete and Continuous Difference of Submodular Minimization

要約 連続または離散ドメインで定義されたサブモジュラー関数は、多数のアプリケーシ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.OC | Discrete and Continuous Difference of Submodular Minimization はコメントを受け付けていません

Neural Tangent Kernel Analysis to Probe Convergence in Physics-informed Neural Solvers: PIKANs vs. PINNs

要約 物理学に基づいたコルモゴロフ・アーノルドネットワーク(ピカン)、特にチェビ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.AP, math.MP, math.SP | Neural Tangent Kernel Analysis to Probe Convergence in Physics-informed Neural Solvers: PIKANs vs. PINNs はコメントを受け付けていません

A Two-Phase Deep Learning Framework for Adaptive Time-Stepping in High-Speed Flow Modeling

要約 機械学習方法を使用して高速フローをモデル化する問題を検討します。 ほとんど … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.flu-dyn | A Two-Phase Deep Learning Framework for Adaptive Time-Stepping in High-Speed Flow Modeling はコメントを受け付けていません

Hyperpruning: Efficient Search through Pruned Variants of Recurrent Neural Networks Leveraging Lyapunov Spectrum

要約 消費電力と貯蔵の利用に関して効率を改善するために、過剰なパラメータ化された … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Hyperpruning: Efficient Search through Pruned Variants of Recurrent Neural Networks Leveraging Lyapunov Spectrum はコメントを受け付けていません

Realistic Urban Traffic Generator using Decentralized Federated Learning for the SUMO simulator

要約 現実的な都市交通シミュレーションは、持続可能な都市計画とインテリジェント輸 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Realistic Urban Traffic Generator using Decentralized Federated Learning for the SUMO simulator はコメントを受け付けていません

Training Superior Sparse Autoencoders for Instruct Models

要約 大規模な言語モデル(LLM)がスケールと能力が成長するにつれて、それらの内 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Training Superior Sparse Autoencoders for Instruct Models はコメントを受け付けていません

Representation Bending for Large Language Model Safety

要約 大規模な言語モデル(LLM)は強力なツールとして浮上していますが、有害なコ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.LG | Representation Bending for Large Language Model Safety はコメントを受け付けていません