「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

SHAP zero Explains Genomic Models with Near-zero Marginal Cost for Future Queried Sequences

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 ゲノミクスにおける大規模機械学習モデルの急速な成長に伴い、シャプレー値は理 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CE, cs.LG, q-bio.GN, stat.CO | SHAP zero Explains Genomic Models with Near-zero Marginal Cost for Future Queried Sequences はコメントを受け付けていません

Residual Multi-Fidelity Neural Network Computing

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、多重忠実度情報を使用してニューラル ネットワーク代理モデルを … 続きを読む →

カテゴリー: 65C30, 65C40, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Residual Multi-Fidelity Neural Network Computing はコメントを受け付けていません

Representation Learning of Daily Movement Data Using Text Encoders

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 時系列表現学習は、遠隔医療モニタリング アプリケーションの重要な研究分野で … 続きを読む →

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EF-Net: A Deep Learning Approach Combining Word Embeddings and Feature Fusion for Patient Disposition Analysis

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 最も差し迫った問題の 1 つは、高齢化と医療費の増加によって引き起こされる … 続きを読む →

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FedGAT: A Privacy-Preserving Federated Approximation Algorithm for Graph Attention Networks

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド トレーニング手法は、ソーシャル メディア サイトの友人関 … 続きを読む →

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Critique of Impure Reason: Unveiling the reasoning behaviour of medical Large Language Models

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 背景: 現在、医療分野全体で大規模言語モデル (LLM) が普及しているに … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Critique of Impure Reason: Unveiling the reasoning behaviour of medical Large Language Models はコメントを受け付けていません

Wonderful Matrices: Combining for a More Efficient and Effective Foundation Model Architecture

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 基礎モデルをより効率的かつ効果的にするために、私たちのアイデアはシーケンス … 続きを読む →

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S$^2$DN: Learning to Denoise Unconvincing Knowledge for Inductive Knowledge Graph Completion

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 Inductive Knowledge Graph Completion … 続きを読む →

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Efficient Solutions For An Intriguing Failure of LLMs: Long Context Window Does Not Mean LLMs Can Analyze Long Sequences Flawlessly

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、単一のフォワード パスで数百万のトークン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, I.2.7 | Efficient Solutions For An Intriguing Failure of LLMs: Long Context Window Does Not Mean LLMs Can Analyze Long Sequences Flawlessly はコメントを受け付けていません

Low-Resource Machine Translation through the Lens of Personalized Federated Learning

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 異種データを含む自然言語タスクに適用できる、パーソナライズされたフェデレー … 続きを読む →

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