「I.2.11」カテゴリーアーカイブ

Federated Domain Generalization with Data-free On-server Matching Gradient

投稿日: 2025年5月27日 作成者: jarxiv

要約 ドメイン一般化（DG）は、複数の既知のソースドメインから、未知のターゲット … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, cs.AI, cs.DC, cs.LG, cs.MA, I.2.11 | コメントする

Evolutionary Computation and Large Language Models: A Survey of Methods, Synergies, and Applications

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）と進化的計算（EC）を統合することは、強力な自 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.MA, cs.NE, I.2.11 | コメントする

Resource Heterogeneity-Aware and Utilization-Enhanced Scheduling for Deep Learning Clusters

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 GPUやTPUなどのアクセラレータを備えた強力なクラスターをトレーニングす … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, I.2.11 | コメントする

The Power of Stories: Narrative Priming Shapes How LLM Agents Collaborate and Compete

投稿日: 2025年5月9日 作成者: jarxiv

要約 Yuval Noah Harariによると、大規模な人間の協力は、一般的な … 続きを読む →

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Decentralized Time Series Classification with ROCKET Features

投稿日: 2025年4月25日 作成者: jarxiv

要約 時系列分類（TSC）は、ヘルスケア、財務、産業監視など、さまざまなドメイン … 続きを読む →

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Towards Optimal Heterogeneous Client Sampling in Multi-Model Federated Learning

投稿日: 2025年4月9日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）により、Edge Device … 続きを読む →

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Towards Optimal Heterogeneous Client Sampling in Multi-Model Federated Learning

投稿日: 2025年4月8日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）により、Edge Device … 続きを読む →

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CRLLK: Constrained Reinforcement Learning for Lane Keeping in Autonomous Driving

投稿日: 2025年3月31日 作成者: jarxiv

要約 自律運転システムに維持するには、さまざまな目的でシナリオ固有の重量調整が必 … 続きを読む →

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Robustness of deep learning classification to adversarial input on GPUs: asynchronous parallel accumulation is a source of vulnerability

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 機械学習（ML）分類モデルが、敵対的な攻撃として知られる小規模なターゲット … 続きを読む →

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I/O in Machine Learning Applications on HPC Systems: A 360-degree Survey

投稿日: 2025年3月10日 作成者: jarxiv

要約 人工知能（AI）への関心の高まりにより、機械学習のより速い方法（ML）モデ … 続きを読む →

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