「I.2.6」カテゴリーアーカイブ

Digital Forgetting in Large Language Models: A Survey of Unlearning Methods

投稿日: 2024年4月3日 作成者: jarxiv

要約 デジタル忘却の目的は、望ましくない知識や動作を含むモデルが与えられた場合に … 続きを読む →

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Scalable Interactive Machine Learning for Future Command and Control

投稿日: 2024年3月29日 作成者: jarxiv

要約 将来の戦争では、指揮統制（C2）職員は、複雑で潜在的に不明確な状況において … 続きを読む →

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Re-Envisioning Command and Control

投稿日: 2024年3月29日 作成者: jarxiv

要約 将来の戦争では、より複雑で、ペースが速く、構造が正しくなく、要求の厳しい状 … 続きを読む →

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COA-GPT: Generative Pre-trained Transformers for Accelerated Course of Action Development in Military Operations

投稿日: 2024年3月29日 作成者: jarxiv

要約 軍事作戦における行動指針（COA）の策定は、伝統的に時間のかかる複雑なプロ … 続きを読む →

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LATTE3D: Large-scale Amortized Text-To-Enhanced3D Synthesis

投稿日: 2024年3月25日 作成者: jarxiv

要約 最近のテキストから 3D への生成アプローチでは、印象的な 3D 結果が生 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T45, cs.AI, cs.CV, cs.GR, cs.LG, I.2.6 | LATTE3D: Large-scale Amortized Text-To-Enhanced3D Synthesis はコメントを受け付けていません

Exact and general decoupled solutions of the LMC Multitask Gaussian Process model

投稿日: 2024年3月22日 作成者: jarxiv

要約 共領域化の線形モデル (LMC) は、回帰または分類のためのマルチタスク … 続きを読む →

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Identifying Policy Gradient Subspaces

投稿日: 2024年3月19日 作成者: jarxiv

要約 ポリシー勾配法は、複雑な連続制御タスクを解決するための大きな可能性を秘めて … 続きを読む →

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Reproducibility and Geometric Intrinsic Dimensionality: An Investigation on Graph Neural Network Research

投稿日: 2024年3月14日 作成者: jarxiv

要約 機械学習研究における経験的証拠の複製と再現性の難しさは、近年顕著なトピック … 続きを読む →

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Are Targeted Messages More Effective?

投稿日: 2024年3月12日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフの深層学習アーキテ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T07, cs.AI, cs.LG, cs.LO, I.2.6 | Are Targeted Messages More Effective? はコメントを受け付けていません

Blind Source Separation of Single-Channel Mixtures via Multi-Encoder Autoencoders

投稿日: 2024年3月11日 作成者: jarxiv

要約 ブラインドソース分離 (BSS) のタスクには、ソースや混合システムに関す … 続きを読む →

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