I.2」カテゴリーアーカイブ

Trapped in texture bias? A large scale comparison of deep instance segmentation

要約 セグメンテーションなどの深層学習モデルは、体系的な方法で新しいオブジェクト … 続きを読む

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Beyond Accuracy: Evaluating Self-Consistency of Code Large Language Models with IdentityChain

要約 コード大規模言語モデル (コード LLM) は実際のアプリケーションで採用 … 続きを読む

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LEXTREME: A Multi-Lingual and Multi-Task Benchmark for the Legal Domain

要約 最近、変圧器アーキテクチャに関する驚異的な進歩により、法律 NLP 分野は … 続きを読む

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Physio: An LLM-Based Physiotherapy Advisor

要約 最新の言語モデルの性能は、実世界のアプリケーションに組み込むことへの関心を … 続きを読む

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Dynamic Relation-Attentive Graph Neural Networks for Fraud Detection

要約 不正検出の目的は、例えば偽のレビューを残したり、異常な取引を行ったりするこ … 続きを読む

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Restricted Bernoulli Matrix Factorization: Balancing the trade-off between prediction accuracy and coverage in classification based collaborative filtering

要約 機械学習モデルの予測に関連する信頼性の測定は、人工知能に対するユーザーの信 … 続きを読む

カテゴリー: 62M20, 68T05, cs.AI, cs.IR, I.2 | Restricted Bernoulli Matrix Factorization: Balancing the trade-off between prediction accuracy and coverage in classification based collaborative filtering はコメントを受け付けていません

Integrating Human Vision Perception in Vision Transformers for Classifying Waste Items

要約 この論文では、データセットに微分ぼかしを適用することで眼振の学習現象をシミ … 続きを読む

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Integrating Human Vision Perception in Vision Transformers for Classifying Waste Items

要約 この論文では、データセットに微分ぼかしを適用することで眼振の学習現象をシミ … 続きを読む

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Machine Learning for Health symposium 2023 — Findings track

要約 2023 年 12 月 10 日に米国ルイジアナ州ニューオーリンズで開催さ … 続きを読む

カテゴリー: 68Txx, cs.LG, I.2 | Machine Learning for Health symposium 2023 — Findings track はコメントを受け付けていません

How to Use Large Language Models for Text Coding: The Case of Fatherhood Roles in Public Policy Documents

要約 GPT-3 や GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) の最近の進 … 続きを読む

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