「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Improving Clinical Question Answering with Multi-Task Learning: A Joint Approach for Answer Extraction and Medical Categorization

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 臨床質問応答（CQA）は、医学的意思決定において重要な役割を果たし、医師が … 続きを読む →

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Near-Optimal Private Learning in Linear Contextual Bandits

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 一般化された線形コンテキスト盗賊におけるプライベートラーニングの問題を分析 … 続きを読む →

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State-space models can learn in-context by gradient descent

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 深い状態空間モデル（ディープSSM）は、モデルシーケンスデータへの効果的な … 続きを読む →

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Learning to Defer for Causal Discovery with Imperfect Experts

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 専門知識の統合、例えば 大規模な言語モデルから、知識が正しいと保証されてい … 続きを読む →

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Sleepless Nights, Sugary Days: Creating Synthetic Users with Health Conditions for Realistic Coaching Agent Interactions

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 健康やライフスタイルのコーチングなど、肯定的な行動の変化を促進するように設 … 続きを読む →

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AIDE: AI-Driven Exploration in the Space of Code

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 現代の人工知能の基礎である機械学習は、世界を根本的に変えた革新を推進してき … 続きを読む →

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UniGuardian: A Unified Defense for Detecting Prompt Injection, Backdoor Attacks and Adversarial Attacks in Large Language Models

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、迅速な注入、バックドア攻撃、敵対的な攻撃 … 続きを読む →

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Leveraging Intermediate Representations for Better Out-of-Distribution Detection

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 実際のアプリケーションでは、機械学習モデルは、危険な決定を防ぐために、分散 … 続きを読む →

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Don’t drop your samples! Coherence-aware training benefits Conditional diffusion

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 条件付き拡散モデルは、クラスラベル、セグメンテーションマスク、テキストキャ … 続きを読む →

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R3L: Relative Representations for Reinforcement Learning

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 視覚強化学習は、深い学習のブレークスルーを最大限に活用する人気のある強力な … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | R3L: Relative Representations for Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません