「cs.PF」カテゴリーアーカイブ

Compressing the Backward Pass of Large-Scale Neural Architectures by Structured Activation Pruning

投稿日: 2023年11月29日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) の台頭により、モデルのサイ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.PF | Compressing the Backward Pass of Large-Scale Neural Architectures by Structured Activation Pruning はコメントを受け付けていません

Equilibrium in the Computing Continuum through Active Inference

投稿日: 2023年11月29日 作成者: jarxiv

要約 Computing Continuum (CC) システムは、各計算層の複 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, cs.PF, cs.SY, eess.SY | Equilibrium in the Computing Continuum through Active Inference はコメントを受け付けていません

The Performance Analysis of Spectrum Sharing between UAV enabled Wireless Mesh Networks and Ground Networks

投稿日: 2023年11月28日 作成者: jarxiv

要約 無人航空機 (UAV) には広いカバー範囲と柔軟性という利点があり、これを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.PF, cs.RO | The Performance Analysis of Spectrum Sharing between UAV enabled Wireless Mesh Networks and Ground Networks はコメントを受け付けていません

DLAS: An Exploration and Assessment of the Deep Learning Acceleration Stack

投稿日: 2023年11月16日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) は非常に高い計算能力を必要 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.PF | DLAS: An Exploration and Assessment of the Deep Learning Acceleration Stack はコメントを受け付けていません

No Train No Gain: Revisiting Efficient Training Algorithms For Transformer-based Language Models

投稿日: 2023年11月15日 作成者: jarxiv

要約 Transformer ベースの言語モデルのトレーニングに必要な計算量は、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.NE, cs.PF | No Train No Gain: Revisiting Efficient Training Algorithms For Transformer-based Language Models はコメントを受け付けていません

No Train No Gain: Revisiting Efficient Training Algorithms For Transformer-based Language Models

投稿日: 2023年11月14日 作成者: jarxiv

要約 Transformer ベースの言語モデルのトレーニングに必要な計算量は、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.NE, cs.PF | No Train No Gain: Revisiting Efficient Training Algorithms For Transformer-based Language Models はコメントを受け付けていません

Why Do Clinical Probabilistic Models Fail To Transport Between Sites?

投稿日: 2023年11月9日 作成者: jarxiv

要約 医療分野における人工知能の人気の高まりにより、トレーニング現場では超人的な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.PF, stat.ML | Why Do Clinical Probabilistic Models Fail To Transport Between Sites? はコメントを受け付けていません

Learning Performance-Improving Code Edits

投稿日: 2023年11月9日 作成者: jarxiv

要約 ムーアの法則の衰退に伴い、プログラムのパフォーマンスの最適化がソフトウェア … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.PF, cs.SE | Learning Performance-Improving Code Edits はコメントを受け付けていません

An energy-based comparative analysis of common approaches to text classification in the Legal domain

投稿日: 2023年11月3日 作成者: jarxiv

要約 ほとんどの機械学習研究では、パフォーマンスの観点から最適なソリューションが … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.PF | An energy-based comparative analysis of common approaches to text classification in the Legal domain はコメントを受け付けていません

Multivariate Time Series Anomaly Detection: Fancy Algorithms and Flawed Evaluation Methodology

投稿日: 2023年11月2日 作成者: jarxiv

要約 多変量時系列 (MVTS) 異常検出は長年にわたる挑戦的な研究テーマであり … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.PF, G.3, stat.CO, stat.ML | Multivariate Time Series Anomaly Detection: Fancy Algorithms and Flawed Evaluation Methodology はコメントを受け付けていません