cs.LG」カテゴリーアーカイブ

What is causal about causal models and representations?

要約 因果ベイジアンネットワークは、介入分布について予測するため、「因果関係」モ … 続きを読む

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We’re Different, We’re the Same: Creative Homogeneity Across LLMs

要約 多くの強力な大手言語モデル(LLMS)が、サポートツール、アイデアジェネレ … 続きを読む

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Loss shaping enhances exact gradient learning with Eventprop in spiking neural networks

要約 イベントベースの機械学習は、将来の神経形態ハードウェアに対してよりエネルギ … 続きを読む

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CORAL: Concept Drift Representation Learning for Co-evolving Time-series

要約 時系列分析の領域では、コンセプトドリフトの現象に取り組むことは大きな課題を … 続きを読む

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CoSTI: Consistency Models for (a faster) Spatio-Temporal Imputation

要約 多変量時系列代入(MTSI)は、不完全なデータが意思決定を損なう可能性のあ … 続きを読む

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Decoding-based Regression

要約 言語モデルは最近、数値予測がデコードされた文字列として表される回帰タスクを … 続きを読む

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SAeUron: Interpretable Concept Unlearning in Diffusion Models with Sparse Autoencoders

要約 拡散モデルは、強力ですが、不注意に有害または望ましくないコンテンツを生成し … 続きを読む

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s1: Simple test-time scaling

要約 テスト時間スケーリングは、パフォーマンスを向上させるために追加のテスト時間 … 続きを読む

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SOAP: Improving and Stabilizing Shampoo using Adam

要約 深い学習最適化タスクにおいて、Adamをめぐる高次前処理方法であるSham … 続きを読む

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Do LLMs Strategically Reveal, Conceal, and Infer Information? A Theoretical and Empirical Analysis in The Chameleon Game

要約 大規模な言語モデルベース(LLMベース)エージェントは、非協力的なパーティ … 続きを読む

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