cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Challenges in Adapting Multilingual LLMs to Low-Resource Languages using LoRA PEFT Tuning

要約 大規模言語モデル (LLM) は優れた多言語機能を実証していますが、これら … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | Challenges in Adapting Multilingual LLMs to Low-Resource Languages using LoRA PEFT Tuning はコメントを受け付けていません

On Importance of Code-Mixed Embeddings for Hate Speech Identification

要約 コードミキシングとは、単一の文の中で 2 つ以上の言語を使用する行為であり … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | On Importance of Code-Mixed Embeddings for Hate Speech Identification はコメントを受け付けていません

Learning optimal objective values for MILP

要約 最新の混合整数線形計画法 (MILP) ソルバーは、分岐限定アルゴリズムと … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MS, math.OC | Learning optimal objective values for MILP はコメントを受け付けていません

RITA: Automatic Framework for Designing of Resilient IoT Applications

要約 回復力のあるモノのインターネット (IoT) システムを設計するには、i) … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG | RITA: Automatic Framework for Designing of Resilient IoT Applications はコメントを受け付けていません

MENTOR: Guiding Hierarchical Reinforcement Learning with Human Feedback and Dynamic Distance Constraint

要約 階層強化学習 (HRL) は、インテリジェント エージェントの報酬がまばら … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.LG | MENTOR: Guiding Hierarchical Reinforcement Learning with Human Feedback and Dynamic Distance Constraint はコメントを受け付けていません

FreqX: What neural networks learn is what network designers say

要約 パーソナライズされた連邦学習 (PFL) を使用すると、クライアントはプラ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | FreqX: What neural networks learn is what network designers say はコメントを受け付けていません

Referential communication in heterogeneous communities of pre-trained visual deep networks

要約 事前にトレーニングされた大規模な画像処理ニューラル ネットワークが自動運転 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | Referential communication in heterogeneous communities of pre-trained visual deep networks はコメントを受け付けていません

Differentiable Weightless Neural Networks

要約 相互接続されたルックアップ テーブルに基づくモデルである微分可能無重力ニュ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Differentiable Weightless Neural Networks はコメントを受け付けていません

AMPS: ASR with Multimodal Paraphrase Supervision

要約 自発的または会話的な多言語音声は、最先端の自動音声認識 (ASR) システ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, eess.AS | AMPS: ASR with Multimodal Paraphrase Supervision はコメントを受け付けていません

MM-Path: Multi-modal, Multi-granularity Path Representation Learning — Extended Version

要約 効果的な経路表現の開発は、インテリジェント交通のさまざまな分野でますます重 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | MM-Path: Multi-modal, Multi-granularity Path Representation Learning — Extended Version はコメントを受け付けていません