cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Scaling-laws for Large Time-series Models

要約 大規模言語モデル (LLM) のスケーリング則は、予測可能なパフォーマンス … 続きを読む

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Towards a Problem-Oriented Domain Adaptation Framework for Machine Learning

要約 ドメイン適応は、ターゲット ドメインで同じタスクを実行するためにソース ド … 続きを読む

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The Race to Efficiency: A New Perspective on AI Scaling Laws

要約 大規模な AI モデルが拡大するにつれて、トレーニングのコストが増大し、進 … 続きを読む

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SWEPO: Simultaneous Weighted Preference Optimization for Group Contrastive Alignment

要約 クエリごとに動的に選択された複数の肯定応答と否定応答に対応するように設計さ … 続きを読む

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Deep Multi-Objective Reinforcement Learning for Utility-Based Infrastructural Maintenance Optimization

要約 この論文では、従来は単一目的強化学習 (RL) が主流であった領域であるイ … 続きを読む

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Offline Reinforcement Learning for Learning to Dispatch for Job Shop Scheduling

要約 Job Shop Scheduling 問題 (JSSP) は、複雑な組み … 続きを読む

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A 65 nm Bayesian Neural Network Accelerator with 360 fJ/Sample In-Word GRNG for AI Uncertainty Estimation

要約 不確実性の推定は、AI 対応の安全性が重要なアプリケーションにとって不可欠 … 続きを読む

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Federated-Continual Dynamic Segmentation of Histopathology guided by Barlow Continuity

要約 連合学習と継続学習は、病理組織画像に AI システムを展開するために必要な … 続きを読む

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The Indoor-Training Effect: unexpected gains from distribution shifts in the transition function

要約 テニスのトレーニングは、きれいな屋内環境で行うのと、騒がしい屋外環境で行う … 続きを読む

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MedCoDi-M: A Multi-Prompt Foundation Model for Multimodal Medical Data Generation

要約 人工知能は医療現場に革命をもたらし、診断の精度と医療提供を強化しています。 … 続きを読む

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