I.2.6」カテゴリーアーカイブ

Backward explanations via redefinition of predicates

要約 History eXplanation based on Predicat … 続きを読む

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Autoencoders in Function Space

要約 オートエンコーダは、その元の決定論的形式と変分定式化(VAE)の両方で、広 … 続きを読む

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ChordSync: Conformer-Based Alignment of Chord Annotations to Music Audio

要約 西洋音楽の伝統において、和音は和声の主要な構成要素であり、音楽の基本的な側 … 続きを読む

カテゴリー: 68P20, cs.LG, cs.MM, cs.SD, eess.AS, I.2.6 | ChordSync: Conformer-Based Alignment of Chord Annotations to Music Audio はコメントを受け付けていません

Beyond Size and Class Balance: Alpha as a New Dataset Quality Metric for Deep Learning

要約 深層学習では、画像分類タスクで高いパフォーマンスを達成するには、多様なトレ … 続きを読む

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DDU-Net: A Domain Decomposition-based CNN for High-Resolution Image Segmentation on Multiple GPUs

要約 超高解像度画像のセグメンテーションには、空間情報の損失や計算効率の低下など … 続きを読む

カテゴリー: 65N55, 68T07, 68U10, 68W10, 68W15, cs.CV, cs.DC, cs.LG, I.2.6 | DDU-Net: A Domain Decomposition-based CNN for High-Resolution Image Segmentation on Multiple GPUs はコメントを受け付けていません

How to Choose a Reinforcement-Learning Algorithm

要約 強化学習の分野では、逐次的な意思決定の問題に取り組むための多種多様な概念と … 続きを読む

カテゴリー: 62M45, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.6, stat.ML | How to Choose a Reinforcement-Learning Algorithm はコメントを受け付けていません

An Interpretable Rule Creation Method for Black-Box Models based on Surrogate Trees — SRules

要約 人工知能 (AI) システムが重要な意思決定プロセスにますます統合されるに … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, cs.LG, I.2.6 | An Interpretable Rule Creation Method for Black-Box Models based on Surrogate Trees — SRules はコメントを受け付けていません

Sentiment Analysis of Lithuanian Online Reviews Using Large Language Models

要約 感情分析は自然言語処理 (NLP) 内で広く研究されている領域であり、自動 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T05, 68T07, 68T50, cs.CL, cs.IR, cs.LG, I.2.6 | Sentiment Analysis of Lithuanian Online Reviews Using Large Language Models はコメントを受け付けていません

Inference acceleration for large language models using ‘stairs’ assisted greedy generation

要約 数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル (LLM) は、その優れた予測機 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T05, 68T07, 68T50, cs.CL, cs.LG, I.2.6 | Inference acceleration for large language models using ‘stairs’ assisted greedy generation はコメントを受け付けていません

Robust Deep Hawkes Process under Label Noise of Both Event and Occurrence

要約 ディープ ニューラル ネットワークとホークス プロセスを統合することで、金 … 続きを読む

カテゴリー: 60G55, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | Robust Deep Hawkes Process under Label Noise of Both Event and Occurrence はコメントを受け付けていません