「cs.NE」カテゴリーアーカイブ

Searching for the Essence of Adversarial Perturbations

投稿日: 2023年2月6日 作成者: jarxiv

要約 ニューラルネットワークは、様々な機械学習分野において最先端の性能を発揮して … 続きを読む →

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Show me your NFT and I tell you how it will perform: Multimodal representation learning for NFT selling price prediction

投稿日: 2023年2月6日 作成者: jarxiv

要約 Non-Fungible Token（NFT）は、ブロックチェーン技術とス … 続きを読む →

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Enhancing Once-For-All: A Study on Parallel Blocks, Skip Connections and Early Exits

投稿日: 2023年2月6日 作成者: jarxiv

要約 近年、ニューラルネットワークの設計を自動化するためのNAS（Neural … 続きを読む →

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Self-Supervised Learning Through Efference Copies

投稿日: 2023年1月25日 作成者: jarxiv

要約 自己教師あり学習 (SSL) メソッドは、大量のラベルなしデータを機械学習 … 続きを読む →

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Efficient Training Under Limited Resources

投稿日: 2023年1月24日 作成者: jarxiv

要約 トレーニング時間の予算とデータセットのサイズは、ディープ ニューラル ネッ … 続きを読む →

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ERNAS: An Evolutionary Neural Architecture Search for Magnetic Resonance Image Reconstructions

投稿日: 2023年1月18日 作成者: jarxiv

要約 磁気共鳴画像法 (MRI) は、高品質の画像を生成できる非侵襲的画像診断法 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.NE, eess.IV | ERNAS: An Evolutionary Neural Architecture Search for Magnetic Resonance Image Reconstructions はコメントを受け付けていません

Growing Cosine Unit: A Novel Oscillatory Activation Function That Can Speedup Training and Reduce Parameters in Convolutional Neural Networks

投稿日: 2023年1月13日 作成者: jarxiv

要約 畳み込みニューラル ネットワークは、社会的にも経済的にも重要な多くの問題の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.NE, I.5 | Growing Cosine Unit: A Novel Oscillatory Activation Function That Can Speedup Training and Reduce Parameters in Convolutional Neural Networks はコメントを受け付けていません

Architect, Regularize and Replay (ARR): a Flexible Hybrid Approach for Continual Learning

投稿日: 2023年1月9日 作成者: jarxiv

要約 近年、機械学習、特に深層表現学習において、基本的な i.i.d. 仮定を克 … 続きを読む →

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Dynamically Modular and Sparse General Continual Learning

投稿日: 2023年1月3日 作成者: jarxiv

要約 現実世界のアプリケーションでは、多くの場合、絶えず変化する状況下でデータ … 続きを読む →

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Image Classification with Small Datasets: Overview and Benchmark

投稿日: 2022年12月26日 作成者: jarxiv

要約 小さなデータセットを使用した画像分類は、最近の活発な研究分野です。 しかし … 続きを読む →

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