「H.1.1」カテゴリーアーカイブ

Ontological analysis of proactive life event services

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 ライフイベントサービスは、いくつかの政府機関が共同で提供する直接的なデジタ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, H.1.1 | Ontological analysis of proactive life event services はコメントを受け付けていません

Efficient Distribution Matching of Representations via Noise-Injected Deep InfoMax

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: (Primary), 94A17, cs.IT, cs.LG, H.1.1, math.IT, stat.ML | Efficient Distribution Matching of Representations via Noise-Injected Deep InfoMax はコメントを受け付けていません

Efficient Distribution Matching of Representations via Noise-Injected Deep InfoMax

投稿日: 2024年10月10日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: (Primary), 94A17, cs.IT, cs.LG, H.1.1, math.IT, stat.ML | Efficient Distribution Matching of Representations via Noise-Injected Deep InfoMax はコメントを受け付けていません

Maximum Mean Discrepancy on Exponential Windows for Online Change Detection

投稿日: 2024年9月17日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: cs.LG, H.1.1 | Maximum Mean Discrepancy on Exponential Windows for Online Change Detection 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

投稿日: 2024年4月9日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 68T07, cs.LG, cs.SY, eess.SY, H.1.1 | New Online Communities: Graph Deep Learning on Anonymous Voting Networks to Identify Sybils in Polycentric Governance はコメントを受け付けていません

Vygotsky Distance: Measure for Benchmark Task Similarity

投稿日: 2024年2月27日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年2月5日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 68T07, cs.LG, cs.SY, eess.SY, H.1.1 | New Online Communities: Graph Deep Learning on Anonymous Voting Networks to Identify Sybils in Polycentric Governance 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

投稿日: 2023年12月14日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 68T07, cs.LG, cs.SY, eess.SY, H.1.1 | New Online Communities: Graph Deep Learning on Anonymous Voting Networks to Identify Sybils in Polycentric Governance はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2023年8月15日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, H.1.1, stat.ML | Can we Agree? On the Rashōmon Effect and the Reliability of Post-Hoc Explainable AI はコメントを受け付けていません

Neural Delay Differential Equations: System Reconstruction and Image Classification

投稿日: 2023年4月12日 作成者: jarxiv

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