「I.2.6」カテゴリーアーカイブ

FAIRLABEL: Correcting Bias in Labels

投稿日: 2023年11月2日 作成者: jarxiv

要約 ML モデルの公平性を測定するためのアルゴリズムがいくつかあります。 これ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | FAIRLABEL: Correcting Bias in Labels はコメントを受け付けていません

CosmosDSR — a methodology for automated detection and tracking of orbital debris using the Unscented Kalman Filter

投稿日: 2023年11月1日 作成者: jarxiv

要約 ケスラー症候群とは、頻繁な宇宙活動によって増加するスペースデブリを指し、将 … 続きを読む →

カテゴリー: 68, astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.AI, cs.CV, I.2.6 | CosmosDSR — a methodology for automated detection and tracking of orbital debris using the Unscented Kalman Filter はコメントを受け付けていません

Towards Understanding Sycophancy in Language Models

投稿日: 2023年10月30日 作成者: jarxiv

要約 人間のフィードバックは、AI アシスタントの微調整によく利用されます。 し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.6, stat.ML | Towards Understanding Sycophancy in Language Models はコメントを受け付けていません

No-Regret Online Reinforcement Learning with Adversarial Losses and Transitions

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 敵対的なマルコフ決定プロセス用の既存のオンライン学習アルゴリズムは、たとえ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, I.2.6, stat.ML | No-Regret Online Reinforcement Learning with Adversarial Losses and Transitions はコメントを受け付けていません

Improved Best-of-Both-Worlds Guarantees for Multi-Armed Bandits: FTRL with General Regularizers and Multiple Optimal Arms

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、確率的設定と敵対的設定の両方で同時に最適に実行する適応型マルチア … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, I.2.6, stat.ML | Improved Best-of-Both-Worlds Guarantees for Multi-Armed Bandits: FTRL with General Regularizers and Multiple Optimal Arms はコメントを受け付けていません

Optimization dependent generalization bound for ReLU networks based on sensitivity in the tangent bundle

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 ディープラーニングの最近の進歩により、ディープ ニューラル ネットワークの … 続きを読む →

カテゴリー: 68, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | Optimization dependent generalization bound for ReLU networks based on sensitivity in the tangent bundle はコメントを受け付けていません

SEEDS: Exponential SDE Solvers for Fast High-Quality Sampling from Diffusion Models

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 拡散確率モデル (DPM) として知られる強力なクラスの生成モデルが注目を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.NA, I.2.6, math.NA | SEEDS: Exponential SDE Solvers for Fast High-Quality Sampling from Diffusion Models はコメントを受け付けていません

Necessary and Sufficient Conditions for Optimal Decision Trees using Dynamic Programming

投稿日: 2023年10月26日 作成者: jarxiv

要約 デシジョン ツリーのグローバル最適化は、精度、サイズ、ひいては人間の理解可 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T09, 68T20, 90C39, cs.AI, cs.DS, cs.LG, I.2.6 | Necessary and Sufficient Conditions for Optimal Decision Trees using Dynamic Programming はコメントを受け付けていません

Towards Understanding Sycophancy in Language Models

投稿日: 2023年10月25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、高品質の AI … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.6, stat.ML | Towards Understanding Sycophancy in Language Models はコメントを受け付けていません

Towards Understanding Sycophancy in Language Models

投稿日: 2023年10月23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、高品質の AI … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.6, stat.ML | Towards Understanding Sycophancy in Language Models はコメントを受け付けていません