cs.NE」カテゴリーアーカイブ

From Neural Activations to Concepts: A Survey on Explaining Concepts in Neural Networks

要約 この論文では、ニューラル ネットワークの概念を説明するための最近のアプロー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG, cs.NE | From Neural Activations to Concepts: A Survey on Explaining Concepts in Neural Networks はコメントを受け付けていません

Emulating Human Cognitive Processes for Expert-Level Medical Question-Answering with Large Language Models

要約 ヘルスケアにおける高度な臨床問題解決ツールの差し迫ったニーズに応えて、大規 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.NE | Emulating Human Cognitive Processes for Expert-Level Medical Question-Answering with Large Language Models はコメントを受け付けていません

Artificial Neuropsychology: Are Large Language Models Developing Executive Functions?

要約 人工知能 (AI) は急速に進歩しており、言語処理、視覚認識、意思決定など … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.NE | Artificial Neuropsychology: Are Large Language Models Developing Executive Functions? はコメントを受け付けていません

Identifying the Hazard Boundary of ML-enabled Autonomous Systems Using Cooperative Co-Evolutionary Search

要約 機械学習 (ML) 対応自律システム (MLAS) では、分析中の MLA … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NE, cs.RO, cs.SE | Identifying the Hazard Boundary of ML-enabled Autonomous Systems Using Cooperative Co-Evolutionary Search はコメントを受け付けていません

Learning optimal integration of spatial and temporal information in noisy chemotaxis

要約 勾配の空間推定によって駆動される走化性と時間推定によって駆動される走化性の … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NE, physics.bio-ph | Learning optimal integration of spatial and temporal information in noisy chemotaxis はコメントを受け付けていません

Computation with Sequences in a Model of the Brain

要約 機械学習は多くのアプリケーションで人間レベルのパフォーマンスを超えています … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, q-bio.NC | Computation with Sequences in a Model of the Brain はコメントを受け付けていません

Exploring the Power of Graph Neural Networks in Solving Linear Optimization Problems

要約 最近、機械学習、特にメッセージ パッシング グラフ ニューラル ネットワー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, math.OC, stat.ML | Exploring the Power of Graph Neural Networks in Solving Linear Optimization Problems はコメントを受け付けていません

One Forward is Enough for Neural Network Training via Likelihood Ratio Method

要約 バックプロパゲーション (BP) は、ニューラル ネットワークのトレーニン … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NE, math.OC | One Forward is Enough for Neural Network Training via Likelihood Ratio Method はコメントを受け付けていません

Genetic algorithms are strong baselines for molecule generation

要約 有向的および無向的の両方の方法での分子の生成は、創薬パイプラインの大きな部 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NE, q-bio.QM | Genetic algorithms are strong baselines for molecule generation はコメントを受け付けていません

The Role of Morphological Variation in Evolutionary Robotics: Maximizing Performance and Robustness

要約 ロボット コントローラーをさまざまな条件に合わせて進化させるために使用され … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.NE, cs.RO | The Role of Morphological Variation in Evolutionary Robotics: Maximizing Performance and Robustness はコメントを受け付けていません