「cs.NE」カテゴリーアーカイブ

Error-free Training for Artificial Neural Network

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

要約 人工ニューラル ネットワーク (ANN) モデルの従来のトレーニング方法で … 続きを読む →

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A bi-objective $ε$-constrained framework for quality-cost optimization in language model ensembles

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、コスト効率を維持しながら高い応答品質を実現するために、オープンソ … 続きを読む →

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Event-based Shape from Polarization with Spiking Neural Networks

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

要約 偏光からのイベントベースの形状決定における最近の進歩は、表面形状の捕捉にお … 続きを読む →

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An extended asymmetric sigmoid with Perceptron (SIGTRON) for imbalanced linear classification

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、パーセプトロンを使用して拡張された非対称シグモイドである S … 続きを読む →

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Effects of cavity nonlinearities and linear losses on silicon microring-based reservoir computing

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 マイクロリング共振器 (MRR) は、時間遅延フォトニック リザーバ コン … 続きを読む →

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Integration Of Evolutionary Automated Machine Learning With Structural Sensitivity Analysis For Composite Pipelines

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 自動機械学習 (AutoML) システムは、特定の機械学習の問題に対するエ … 続きを読む →

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Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA): thorough characterization and testing

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 EODECA (分類アルゴリズムとしての工学的常微分方程式) は、機械学習 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, cs.NE, nlin.PS | Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA): thorough characterization and testing はコメントを受け付けていません

Automating the Design of Multigrid Methods with Evolutionary Program Synthesis

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 最も基本的な自然法則の多くは、偏微分方程式 (PDE) として定式化できま … 続きを読む →

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Unifying GANs and Score-Based Diffusion as Generative Particle Models

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 勾配フローやスコアベースの拡散モデルなどのパーティクルベースの深層生成モデ … 続きを読む →

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Effective and Imperceptible Adversarial Textual Attack via Multi-objectivization

投稿日: 2023年12月18日 作成者: jarxiv

要約 敵対的テキスト攻撃の分野はここ数年で大幅に成長しており、一般的に考えられて … 続きを読む →

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