「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

NeuroGraph: Benchmarks for Graph Machine Learning in Brain Connectomics

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 機械学習は、高次元の機能的な神経画像データを分析するための貴重なツールを提 … 続きを読む →

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RED: Effective Trajectory Representation Learning with Comprehensive Information

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 軌道表現学習 (TRL) は、軌道をベクトルにマッピングします。これは、軌 … 続きを読む →

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AdaFlow: Imitation Learning with Variance-Adaptive Flow-Based Policies

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 拡散ベースの模倣学習は、マルチモーダルな意思決定における行動クローニング … 続きを読む →

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RE-Bench: Evaluating frontier AI R&D capabilities of language model agents against human experts

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 フロンティア AI 安全ポリシーでは、予測すべき重要な機能として、AI エ … 続きを読む →

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Evaluating Vision Transformer Models for Visual Quality Control in Industrial Manufacturing

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 工業製造における機械学習の最も有望なユースケースの 1 つは、品質管理シス … 続きを読む →

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LoRA-FAIR: Federated LoRA Fine-Tuning with Aggregation and Initialization Refinement

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 基礎モデル (FM) は、タスク固有の微調整により、さまざまなタスクにわた … 続きを読む →

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DyCoke: Dynamic Compression of Tokens for Fast Video Large Language Models

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 ビデオ大規模言語モデル (VLLM) は、複雑なビデオ コンテンツの処理に … 続きを読む →

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Controlling Language and Diffusion Models by Transporting Activations

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 大規模な生成モデルの機能が向上し、その導入がますます広範囲に行われるように … 続きを読む →

カテゴリー: 49Q22, 68T07, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | Controlling Language and Diffusion Models by Transporting Activations はコメントを受け付けていません

HeadRouter: A Training-free Image Editing Framework for MM-DiTs by Adaptively Routing Attention Heads

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 拡散トランス (DiT) は、画像生成タスクにおいて堅牢な機能を発揮します … 続きを読む →

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Fantastic Biases (What are They) and Where to Find Them

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 深層学習モデルは、巨大なデータセット上のパターンの相関関係を学習する傾向が … 続きを読む →

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