cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Matryoshka Model Learning for Improved Elastic Student Models

要約 業界グレードのMLモデルは、モデル開発に重要なリソースを必要とする急速に進 … 続きを読む

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Inducing, Detecting and Characterising Neural Modules: A Pipeline for Functional Interpretability in Reinforcement Learning

要約 RLシステムが人間の価値と一致するようにするには、解釈可能性が重要です。 … 続きを読む

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NMCSE: Noise-Robust Multi-Modal Coupling Signal Estimation Method via Optimal Transport for Cardiovascular Disease Detection

要約 心電図(ECG)および音韻(PCG)シグナルは、電気的な心臓の心臓変換を表 … 続きを読む

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SepLLM: Accelerate Large Language Models by Compressing One Segment into One Separator

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理タスクにわたって並外 … 続きを読む

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Inverse Entropic Optimal Transport Solves Semi-supervised Learning via Data Likelihood Maximization

要約 学習条件付き分布$ \ pi^*(\ cdot | x)$は機械学習の中心 … 続きを読む

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Bone Soups: A Seek-and-Soup Model Merging Approach for Controllable Multi-Objective Generation

要約 ユーザー情報のニーズは、多くの場合、非常に多様で多様です。 現在の研究にお … 続きを読む

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Emergence and Effectiveness of Task Vectors in In-Context Learning: An Encoder Decoder Perspective

要約 オートリグレッシブトランスは、コンテキスト学習(ICL)を通じて適応学習を … 続きを読む

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GD doesn’t make the cut: Three ways that non-differentiability affects neural network training

要約 このホワイトペーパーでは、微分可能な機能の非分化不可能な関数(NGDMS) … 続きを読む

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Probing Equivariance and Symmetry Breaking in Convolutional Networks

要約 この作業では、明示的な構造的事前、特にグループの等分散のトレードオフを探り … 続きを読む

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MIRAGE: Assessing Hallucination in Multimodal Reasoning Chains of MLLM

要約 マルチモーダル大手言語モデル(MLLMS)のマルチモーダル幻覚は、MLLM … 続きを読む

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