「I.2.6」カテゴリーアーカイブ

Neural Network Learning of Chemical Bond Representations in Spectral Indices and Features

投稿日: 2022年7月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ネットワークのアーキテクチャをセンシングの物理学および存在す … 続きを読む →

カテゴリー: 68T40, 92C47, 92C55, cs.CV, cs.LG, eess.IV, I.2.6, physics.ins-det | Neural Network Learning of Chemical Bond Representations in Spectral Indices and Features はコメントを受け付けていません

A Dynamical Systems Algorithm for Clustering in Hyperspectral Imagery

投稿日: 2022年7月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ハイパースペクトル画像をクラスタリングするための新しい動的シ … 続きを読む →

カテゴリー: 37A50, 37B35, 68T07, 68T45, cs.CV, cs.LG, eess.IV, I.2.6, physics.data-an | A Dynamical Systems Algorithm for Clustering in Hyperspectral Imagery はコメントを受け付けていません

BioLCNet: Reward-modulated Locally Connected Spiking Neural Networks

投稿日: 2022年7月8日 作成者: jarxiv

要約 ニューロモルフィックハードウェアとの互換性に加えて、脳に触発された計算と情 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.NE, I.2.6, q-bio.NC | BioLCNet: Reward-modulated Locally Connected Spiking Neural Networks はコメントを受け付けていません

PRoA: A Probabilistic Robustness Assessment against Functional Perturbations

投稿日: 2022年7月6日 作成者: jarxiv

要約 セーフティクリティカルな深層学習アプリケーションにおいて、ロバスト性測定は … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6, stat.ML | PRoA: A Probabilistic Robustness Assessment against Functional Perturbations はコメントを受け付けていません

RegMixup: Mixup as a Regularizer Can Surprisingly Improve Accuracy and Out Distribution Robustness

投稿日: 2022年6月30日 作成者: jarxiv

要約 有名なMixup[Zhanget al。、2018]を唯一の学習目標として … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, I.2.6 | RegMixup: Mixup as a Regularizer Can Surprisingly Improve Accuracy and Out Distribution Robustness はコメントを受け付けていません

OmniXAI: A Library for Explainable AI

投稿日: 2022年6月29日 作成者: jarxiv

要約 OmniXAI（Omni eXplainable AIの略）を紹介します。 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, 68T09, 68T20, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | OmniXAI: A Library for Explainable AI はコメントを受け付けていません

Perceived Overlap: A Prerequisite for VAE Disentanglement

投稿日: 2022年6月29日 作成者: jarxiv

要約 変分オートエンコーダー（VAE）を使用して解きほぐされた表現を学習すること … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | Perceived Overlap: A Prerequisite for VAE Disentanglement はコメントを受け付けていません

Transfer Learning via Test-Time Neural Networks Aggregation

投稿日: 2022年6月28日 作成者: jarxiv

要約 ディープニューラルネットワークは、従来の機械学習よりも優れていることが実証 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | Transfer Learning via Test-Time Neural Networks Aggregation はコメントを受け付けていません