cs.NE」カテゴリーアーカイブ

Lazy Parameter Tuning and Control: Choosing All Parameters Randomly From a Power-Law Distribution

要約 ほとんどの進化的アルゴリズムには複数のパラメーターがあり、それらの値はパフ … 続きを読む

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An End-to-End Neural Network for Image-to-Audio Transformation

要約 このペーパーでは、リソースの少ないパーソナル コンピューティング デバイス … 続きを読む

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Multiple Hands Make Light Work: Enhancing Quality and Diversity using MAP-Elites with Multiple Parallel Evolution Strategies

要約 ハードウェア アクセラレータとそれに対応するツールの開発により、一部のアプ … 続きを読む

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APTx: better activation function than MISH, SWISH, and ReLU’s variants used in deep learning

要約 アクティベーション関数は、ディープ ニューラル ネットワークに非線形性を導 … 続きを読む

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Designing Universal Causal Deep Learning Models: The Geometric (Hyper)Transformer

要約 確率的分析におけるいくつかの問題は、それらの幾何学によって定義されており、 … 続きを読む

カテゴリー: 30L99, 41A65, 49Q22, 60G25, 60H35, 68T07, cs.LG, cs.NE, math.MG, math.PR, q-fin.CP | Designing Universal Causal Deep Learning Models: The Geometric (Hyper)Transformer はコメントを受け付けていません

Patch of Invisibility: Naturalistic Black-Box Adversarial Attacks on Object Detectors

要約 深層学習モデルに対する敵対的攻撃は、近年ますます注目を集めています。 この … 続きを読む

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Hindsight States: Blending Sim and Real Task Elements for Efficient Reinforcement Learning

要約 強化学習は、少ない労力で大量のデータを生成できる場合、複雑なタスクを解決す … 続きを読む

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RADAM: Texture Recognition through Randomized Aggregated Encoding of Deep Activation Maps

要約 テクスチャ分析は、ディープ ニューラル ネットワークが積極的に適用されてい … 続きを読む

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Kill Chaos with Kindness: Agreeableness Improves Team Performance Under Uncertainty

要約 チームは人間の成果の中心です。 過去半世紀にわたって、心理学者は異文化間で … 続きを読む

カテゴリー: 68T42, 68W50, cs.AI, cs.NE, I.2.11 | Kill Chaos with Kindness: Agreeableness Improves Team Performance Under Uncertainty はコメントを受け付けていません

Symbolic Synthesis of Neural Networks

要約 ニューラルネットワークは、分散した連続的な表現には非常によく適応するが、少 … 続きを読む

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