「I.2.6」カテゴリーアーカイブ

A separability-based approach to quantifying generalization: which layer is best?

投稿日: 2024年5月6日 作成者: jarxiv

要約 ディープラーニングの分類モデルや基礎モデルにおいて、未知のデータへの汎化に … 続きを読む →

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A separability-based approach to quantifying generalization: which layer is best?

投稿日: 2024年5月3日 作成者: jarxiv

要約 深層学習の分類モデルと基礎モデルについては、目に見えないデータへの一般化は … 続きを読む →

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Analyzing and Exploring Training Recipes for Large-Scale Transformer-Based Weather Prediction

投稿日: 2024年5月1日 作成者: jarxiv

要約 数値天気予報 (NWP) におけるディープ ラーニング (DL) の急速な … 続きを読む →

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Kernel Density Matrices for Probabilistic Deep Learning

投稿日: 2024年5月1日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、確率的深層学習への新しいアプローチであるカーネル密度行列を紹 … 続きを読む →

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A Survey of Reinforcement Learning from Human Feedback

投稿日: 2024年5月1日 作成者: jarxiv

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、設計された報酬 … 続きを読む →

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Fake it to make it: Using synthetic data to remedy the data shortage in joint multimodal speech-and-gesture synthesis

投稿日: 2024年5月1日 作成者: jarxiv

要約 対面で会話する人間は口頭と非言語の両方で同時にコミュニケーションをとります … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T42, cs.CV, cs.GR, cs.HC, cs.SD, eess.AS, I.2.6 | Fake it to make it: Using synthetic data to remedy the data shortage in joint multimodal speech-and-gesture synthesis はコメントを受け付けていません

A machine-learning approach to thunderstorm forecasting through post-processing of simulation data

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 雷雨は社会や経済に大きな危険をもたらすため、信頼できる雷雨予報が必要です。 … 続きを読む →

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Constrained Neural Networks for Interpretable Heuristic Creation to Optimise Computer Algebra Systems

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 記号計算研究において機械学習技術を利用するための新しい方法論を紹介します。 … 続きを読む →

カテゴリー: 03C10, 68T05, 68W30, cs.LG, cs.SC, I.2.6 | Constrained Neural Networks for Interpretable Heuristic Creation to Optimise Computer Algebra Systems はコメントを受け付けていません

Conditional Variational Diffusion Models

投稿日: 2024年4月29日 作成者: jarxiv

要約 逆問題は、観察からパラメータを決定することを目的とし、工学および科学におけ … 続きを読む →

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Domain-Specific Fine-Tuning of Large Language Models for Interactive Robot Programming

投稿日: 2024年4月23日 作成者: jarxiv

要約 産業用ロボットは幅広い業界で応用されていますが、ロボットのプログラミングは … 続きを読む →

カテゴリー: 68T40, cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | Domain-Specific Fine-Tuning of Large Language Models for Interactive Robot Programming はコメントを受け付けていません