cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing

要約 大規模言語モデル (LLM) はさまざまなタスクにおいて優れた機能を備えて … 続きを読む

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Separation Power of Equivariant Neural Networks

要約 機械学習モデルの分離能力は、異なる入力を区別する能力を指し、多くの場合、そ … 続きを読む

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AutoDetect: Towards a Unified Framework for Automated Weakness Detection in Large Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) はますます強力になってきていますが、命令に従 … 続きを読む

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Counterfactual Explanations with Probabilistic Guarantees on their Robustness to Model Change

要約 反事実説明 (CFE) は、機械学習モデルへの入力を調整して目的の出力を達 … 続きを読む

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Can Neural Decompilation Assist Vulnerability Prediction on Binary Code?

要約 脆弱性予測は、ターゲット ソフトウェア システムのソース コードを必要とす … 続きを読む

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Guiding Vision-Language Model Selection for Visual Question-Answering Across Tasks, Domains, and Knowledge Types

要約 視覚的な質問応答 (VQA) は、特に視覚言語モデル (VLM) の一般化 … 続きを読む

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Scaling Sequential Recommendation Models with Transformers

要約 ユーザーの好みのモデリングは、主に、システム内で利用可能なさまざまな要素と … 続きを読む

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Electrocardiogram (ECG) Based Cardiac Arrhythmia Detection and Classification using Machine Learning Algorithms

要約 人工知能、特に機械学習 (ML) とディープラーニング (DL) の急速な … 続きを読む

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SpaFL: Communication-Efficient Federated Learning with Sparse Models and Low computational Overhead

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) の通信と計算のオーバーヘッドが大き … 続きを読む

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Offline Multi-Agent Reinforcement Learning via In-Sample Sequential Policy Optimization

要約 オフライン マルチエージェント強化学習 (MARL) は、事前に収集された … 続きを読む

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