H.1.1」カテゴリーアーカイブ

Efficient Distribution Matching of Representations via Noise-Injected Deep InfoMax

要約 Deep InfoMax (DIM) は、ディープ ニューラル ネットワー … 続きを読む

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Maximum Mean Discrepancy on Exponential Windows for Online Change Detection

要約 変更の検出は、データ ストリームを分析する際に基本的に重要であり、予測メン … 続きを読む

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New Online Communities: Graph Deep Learning on Anonymous Voting Networks to Identify Sybils in Polycentric Governance

要約 この研究では、ブロックチェーンベースの分散型自律組織 (DAO) における … 続きを読む

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Vygotsky Distance: Measure for Benchmark Task Similarity

要約 評価は現代の自然言語処理において重要な役割を果たします。 最新の NLP … 続きを読む

カテゴリー: 68Q32, 68T01, 97C30, 97P80, cs.AI, cs.CL, cs.LG, H.1.1 | Vygotsky Distance: Measure for Benchmark Task Similarity はコメントを受け付けていません

New Online Communities: Graph Deep Learning on Anonymous Voting Networks to Identify Sybils in Polycentric Governance

要約 本研究は、ブロックチェーンをベースとした分散型自律組織(DAO)におけるデ … 続きを読む

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New Online Communities: Graph Deep Learning on Anonymous Voting Networks to Identify Sybils in Polycentric Governance

要約 この研究では、ブロックチェーンベースの分散型自律組織 (DAO) における … 続きを読む

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Can we Agree? On the Rashōmon Effect and the Reliability of Post-Hoc Explainable AI

要約 Rash\=omon 効果は、機械学習モデルから信頼できる知識を導き出す際 … 続きを読む

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Neural Delay Differential Equations: System Reconstruction and Image Classification

要約 タイトル:ニューラルディレイ微分方程式:システム再構築と画像分類 要約: … 続きを読む

カテゴリー: 34Kxx, 62M45, 68Txx, 82C32, 93C43, cs.AI, cs.LG, H.1.1, math.DS, nlin.CD | Neural Delay Differential Equations: System Reconstruction and Image Classification はコメントを受け付けていません

Uncertainty-aware Evaluation of Time-Series Classification for Online Handwriting Recognition with Domain Shift

要約 多くのアプリケーションでは、機械学習モデルの不確実性を分析することが不可欠 … 続きを読む

カテゴリー: 62F15, cs.AI, cs.CV, H.1.1 | Uncertainty-aware Evaluation of Time-Series Classification for Online Handwriting Recognition with Domain Shift はコメントを受け付けていません