cs.NE」カテゴリーアーカイブ

What Planning Problems Can A Relational Neural Network Solve?

要約 目標条件付きポリシーは、現在の状態と目標の仕様から次に取るべきアクションに … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, stat.ML | What Planning Problems Can A Relational Neural Network Solve? はコメントを受け付けていません

Supervised learning of spatial features with STDP and homeostasis using Spiking Neural Networks on SpiNNaker

要約 人工ニューラル ネットワーク (ANN) は、よく知られた逆伝播アルゴリズ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.NE | Supervised learning of spatial features with STDP and homeostasis using Spiking Neural Networks on SpiNNaker はコメントを受け付けていません

Analyzing and Improving the Training Dynamics of Diffusion Models

要約 拡散モデルは現在、大規模なデータセットに対する比類のないスケーリングにより … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.NE, stat.ML | Analyzing and Improving the Training Dynamics of Diffusion Models はコメントを受け付けていません

Experimental Insights Towards Explainable and Interpretable Pedestrian Crossing Prediction

要約 自動運転の文脈では、歩行者の横断予測は交通安全を向上させるための重要な要素 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, cs.SY, eess.SY | Experimental Insights Towards Explainable and Interpretable Pedestrian Crossing Prediction はコメントを受け付けていません

Are Vision Transformers More Data Hungry Than Newborn Visual Systems?

要約 ビジョン トランスフォーマー (ViT) は、多くのコンピューター ビジョ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.NE | Are Vision Transformers More Data Hungry Than Newborn Visual Systems? はコメントを受け付けていません

Learning Delays in Spiking Neural Networks using Dilated Convolutions with Learnable Spacings

要約 スパイキング・ニューラル・ネットワーク(SNN)は、特に音声認識のような時 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NE | Learning Delays in Spiking Neural Networks using Dilated Convolutions with Learnable Spacings はコメントを受け付けていません

Propagate & Distill: Towards Effective Graph Learners Using Propagation-Embracing MLPs

要約 最近の研究では、教師グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) からの知 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, cs.LG, cs.NE, cs.SI, math.IT | Propagate & Distill: Towards Effective Graph Learners Using Propagation-Embracing MLPs はコメントを受け付けていません

1-Lipschitz Layers Compared: Memory, Speed, and Certifiable Robustness

要約 大きさが制限された入力摂動に対するニューラル ネットワークの堅牢性は、セー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.NE | 1-Lipschitz Layers Compared: Memory, Speed, and Certifiable Robustness はコメントを受け付けていません

Fantastic Generalization Measures are Nowhere to be Found

要約 私たちは、汎化限界が均一に狭いという概念を研究します。これは、すべての学習 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NE, stat.ML | Fantastic Generalization Measures are Nowhere to be Found はコメントを受け付けていません

Post-hoc Interpretability for Neural NLP: A Survey

要約 NLP 用のニューラル ネットワークはますます複雑になり、広く普及しており … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, cs.NE | Post-hoc Interpretability for Neural NLP: A Survey はコメントを受け付けていません