「I.5.1」カテゴリーアーカイブ

How much to Dereverberate? Low-Latency Single-Channel Speech Enhancement in Distant Microphone Scenarios

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 残響除去は、信号の明瞭度と品質を向上させる音声強調（SE）の重要なサブタス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SD, eess.AS, I.5.1 | コメントする

AMAD: AutoMasked Attention for Unsupervised Multivariate Time Series Anomaly Detection

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 監視されていない多変量時系列異常検出（UMTSAD）は、金融、ネットワーク … 続きを読む →

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A Low-complexity Structured Neural Network Approach to Intelligently Realize Wideband Multi-beam Beamformers

投稿日: 2025年3月27日 作成者: jarxiv

要約 True-Time-Delay（TTD）ビームフォーマーは、周波数依存のF … 続きを読む →

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Deep Learning-Based Transfer Learning for Classification of Cassava Disease

投稿日: 2025年2月27日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、Cassava疾患の画像を分類するための4つの畳み込みニュー … 続きを読む →

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Boosting Test Performance with Importance Sampling–a Subpopulation Perspective

投稿日: 2024年12月18日 作成者: jarxiv

要約 経験的リスク最小化 (ERM) は機械学習コミュニティで広く適用されていま … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T05, 68T10, 68W40, cs.LG, I.5.1, stat.ML | Boosting Test Performance with Importance Sampling–a Subpopulation Perspective はコメントを受け付けていません

DeepDRK: Deep Dependency Regularized Knockoff for Feature Selection

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

要約 Model-X の模造品は、誤検出率 (FDR) の制御が保証されているた … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.LG, I.5.1 | DeepDRK: Deep Dependency Regularized Knockoff for Feature Selection はコメントを受け付けていません

Decomposing and Interpreting Image Representations via Text in ViTs Beyond CLIP

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究では、CLIP の共有画像テキスト表現空間を活用することにより、 … 続きを読む →

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Minimizing Chebyshev Prototype Risk Magically Mitigates the Perils of Overfitting

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 過剰にパラメータ化されたディープ ニューラル ネットワーク (DNN) は … 続きを読む →

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Minimizing Chebyshev Prototype Risk Magically Mitigates the Perils of Overfitting

投稿日: 2024年4月11日 作成者: jarxiv

要約 過剰にパラメータ化されたディープ ニューラル ネットワーク (DNN) は … 続きを読む →

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Incorporating Prior Knowledge into Neural Networks through an Implicit Composite Kernel

投稿日: 2024年2月29日 作成者: jarxiv

要約 事前知識を使ってニューラル ネットワーク (NN) 学習をガイドするのは困 … 続きを読む →

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