I.5.1」カテゴリーアーカイブ

Minimizing Chebyshev Prototype Risk Magically Mitigates the Perils of Overfitting

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

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

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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Real-time Low-latency Music Source Separation using Hybrid Spectrogram-TasNet

要約 近年、音楽デミックスのための深層学習が大幅に進歩しました。 しかし、これら … 続きを読む

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Exploring the Relationship: Transformative Adaptive Activation Functions in Comparison to Other Activation Functions

要約 ニューラル ネットワークは、多くのタスクに対する最先端のアプローチであり、 … 続きを読む

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Segmentation and Characterization of Macerated Fibers and Vessels Using Deep Learning

要約 目的: 木材は繊維や血管などのさまざまな種類の細胞で構成されており、それが … 続きを読む

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FM-AE: Frequency-masked Multimodal Autoencoder for Zinc Electrolysis Plate Contact Abnormality Detection

要約 亜鉛電解は亜鉛製錬の基幹工程の一つであり、亜鉛電解の安定操業を維持すること … 続きを読む

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From Pointwise to Powerhouse: Initialising Neural Networks with Generative Models

要約 従来の初期化方法。 彼とザビエルは、ニューラル ネットワークにおける勾配の … 続きを読む

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VariGrad: A Novel Feature Vector Architecture for Geometric Deep Learning on Unregistered Data

要約 可変勾配 (VariGrad) を利用して 3D 幾何学的データの特徴ベク … 続きを読む

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Neural Chronos ODE: Unveiling Temporal Patterns and Forecasting Future and Past Trends in Time Series Data

要約 この研究では、時間の順方向と逆方向の両方でシステムの年代を予測するための連 … 続きを読む

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