cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Theoretical Benefit and Limitation of Diffusion Language Model

要約 拡散言語モデルは、テキスト生成の有望なアプローチとして浮上しています。 複 … 続きを読む

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Wasserstein distributional adversarial training for deep neural networks

要約 深いニューラルネットワークに対する敵対的な攻撃の設計、およびそれらに対する … 続きを読む

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ADBM: Adversarial diffusion bridge model for reliable adversarial purification

要約 最近、拡散ベースの精製(拡散)は、敵対例に対する効果的な防御方法として認識 … 続きを読む

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On the Importance of Backbone to the Adversarial Robustness of Object Detectors

要約 オブジェクト検出は、自律運転やビデオ監視など、さまざまなセキュリティに敏感 … 続きを読む

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DiffRenderGAN: Addressing Training Data Scarcity in Deep Segmentation Networks for Quantitative Nanomaterial Analysis through Differentiable Rendering and Generative Modelling

要約 ナノマテリアルは、サイズ、形状、表面の特性などのパラメーターによって支配さ … 続きを読む

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When and How Does CLIP Enable Domain and Compositional Generalization?

要約 クリップのような対照的なビジョン言語モデルの顕著な一般化パフォーマンスは、 … 続きを読む

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Diffusing DeBias: a Recipe for Turning a Bug into a Feature

要約 分類タスクにおける深い学習モデルの有効性は、特定の属性とターゲットラベルの … 続きを読む

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Optimizing GPT for Video Understanding: Zero-Shot Performance and Prompt Engineering

要約 この調査では、ビデオ品質の7つの重要なカテゴリにわたってゼロショット分類の … 続きを読む

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Designing a Conditional Prior Distribution for Flow-Based Generative Models

要約 フローベースの生成モデルは最近、テキストからイメージの生成などの条件付き生 … 続きを読む

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Opening Articulated Objects in the Real World

要約 以前に見えなかった環境で、以前に見えなかったオブジェクトで有能に動作できる … 続きを読む

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