「I.2.6」カテゴリーアーカイブ

Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 材料科学におけるデータ駆動型アプローチや機械学習ベースの手法の利用が増加す … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, I.2.6 | Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks はコメントを受け付けていません

Zero-shot generalization across architectures for visual classification

投稿日: 2024年5月6日 作成者: jarxiv

要約 未知のデータへの汎化はディープネットワークにとって重要な課題であるが、その … 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 →

カテゴリー: cs.LG, I.2.6, quant-ph, stat.ML | Kernel Density Matrices for Probabilistic Deep Learning はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.LG, I.2.6, physics.ao-ph | A machine-learning approach to thunderstorm forecasting through post-processing of simulation data はコメントを受け付けていません

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