「I.2.m」カテゴリーアーカイブ

Hierarchical Fallback Architecture for High Risk Online Machine Learning Inference

投稿日: 2025年1月30日 作成者: jarxiv

要約 オープンバンキングの機械学習アプリケーションには、挑戦的なストレスと失敗の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CE, cs.LG, cs.SE, I.2.m | コメントする

Positional encoding is not the same as context: A study on positional encoding for sequential recommendation

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 ストリーミング メディアと電子商取引の急速な成長により、レコメンデーション … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, I.2.m | コメントする

Evaluating Vision Transformer Models for Visual Quality Control in Industrial Manufacturing

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 工業製造における機械学習の最も有望なユースケースの 1 つは、品質管理シス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.m | Evaluating Vision Transformer Models for Visual Quality Control in Industrial Manufacturing はコメントを受け付けていません

Improving the Precision of CNNs for Magnetic Resonance Spectral Modeling

投稿日: 2024年9月11日 作成者: jarxiv

要約 磁気共鳴分光イメージングは​​、対象組織の代謝プロファイルを非侵襲的に提供 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, I.2.m | Improving the Precision of CNNs for Magnetic Resonance Spectral Modeling はコメントを受け付けていません

Unsupervised Domain Adaptation via Style-Aware Self-intermediate Domain

投稿日: 2024年8月28日 作成者: jarxiv

要約 教師なしドメイン適応 (UDA) は、ラベルが豊富なソース ドメインから、 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.CV, I.2.m | Unsupervised Domain Adaptation via Style-Aware Self-intermediate Domain はコメントを受け付けていません

Adapting to time: why nature evolved a diverse set of neurons

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 脳は、時間情報の処理に影響を与える、さまざまな形態、生理学的特性、および豊 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.NE, I.2.m, q-bio.NC | Adapting to time: why nature evolved a diverse set of neurons はコメントを受け付けていません

Adapting to time: why nature evolved a diverse set of neurons

投稿日: 2024年4月23日 作成者: jarxiv

要約 進化により、時間情報の処理に影響を与える、さまざまな形態と生理学的特性を持 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.NE, I.2.m, q-bio.NC | Adapting to time: why nature evolved a diverse set of neurons はコメントを受け付けていません

Unveiling Group-Specific Distributed Concept Drift: A Fairness Imperative in Federated Learning

投稿日: 2024年3月25日 作成者: jarxiv

要約 進化する機械学習の分野では、公平性の確保が重要な懸案事項となっており、意思 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, cs.LG, I.2.m | Unveiling Group-Specific Distributed Concept Drift: A Fairness Imperative in Federated Learning はコメントを受け付けていません

Incentive Compatibility for AI Alignment in Sociotechnical Systems: Positions and Prospects

投稿日: 2024年3月4日 作成者: jarxiv

要約 人工知能（AI）の人間社会への急速な統合は、社会のガバナンスと安全性に重大 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, cs.GT, cs.HC, I.2.m | Incentive Compatibility for AI Alignment in Sociotechnical Systems: Positions and Prospects はコメントを受け付けていません

A Vulnerability of Attribution Methods Using Pre-Softmax Scores

投稿日: 2023年10月26日 作成者: jarxiv

要約 分類子として機能する畳み込みニューラル ネットワークの出力の説明を提供する … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.LG, I.2.m | A Vulnerability of Attribution Methods Using Pre-Softmax Scores はコメントを受け付けていません