パラメータ に関する最新の記事

この研究は、脳の活動パターンが日常の行動にどう影響するかを調べてるよ。

最適化問題のための自己調整アルゴリズムの効果を検証する。

自然言語処理における言語モデルのスピードアップのための新しい方法。

新しいキャリブレーション方法が4D STEMイメージングの精度を向上させる。

研究はcLFVを通じて新しい物理を理解するための潜在的な道筋を明らかにしている。

しきい値OUプロセスがいろんな分野での行動予測にどう役立つか学ぼう。

新しい方法が大規模データセットでのSVMトレーニングの速度と精度を向上させる。

SGD-PHは、一階と二階の手法を組み合わせて、モデルのトレーニング性能を向上させるんだ。

NCDEがデータ学習と予測をどう変えるかを探る。

ランダムスケッチングがデータ分析の逆問題へのアプローチをどう改善するかを学ぼう。

この研究では、モデルのサイズと量子化が言語モデルのパフォーマンスにどのように影響するかを評価してるよ。

極空間におけるデザインの理論と応用についての考察。

新しいプロトコルが分散学習のプライバシーと効率を高める。

動的に合成可能なマルチヘッドアテンションは、トランスフォーマーの効率と柔軟性を高める。

新しい技術で深層ニューラルネットワークの検証が強化されて、より安全なアプリケーションが実現されるよ。

マルチプライヤーポリノミアルとそのダイナミカルシステムへの影響に関する研究。

宇宙の進化におけるループ量子宇宙論とインフレーションモデルの関係を探る。

この記事では、エネルギーを最小限に抑えるために弾性プレートを取り付ける最適な方法を検討しているよ。

行列データを使って複雑な結果を予測する新しい方法。

サイクロイドが色んな分野でプロセスの同期をモデル化するのにどう役立つかを見てみよう。

FlexKalmanNetはデータから学んで宇宙船のナビゲーションを改善する。

SwiLoRAを紹介するよ、少ないリソースで大規模言語モデルのトレーニングを最適化する方法だよ。

実世界のモデリングにおけるパラメータの同定と推定のガイド。

HesScaleはヘッセ行列の対角成分を推定することで、機械学習の効率を向上させるんだ。

研究によると、数学が多発性骨髄腫の治療結果の予測を向上させることができるんだって。

新しい発見が最適化問題に対するQAOAの効果を高めてるよ。

粒子群最適化とそのさまざまな分野での応用についての考察。

最適化と現実の応用における集合値包含問題の考察。

重力波がブラックホールの秘密やその相互作用をどんなふうに明らかにするか探ってるんだ。

量子差分方程の複雑な世界とその数学的意義を探る。

新しいベンチマークスイートは、コンパイラーのオートチューニングの効率と効果を向上させる。

MIGUは古いデータなしで言語モデルの継続的な学習を強化するんだ。

新しい方法が実データを使って神経細胞の活動のパラメータを推定するんだ。

2つの革新的なキャリブレーション方法が、患者ケアのための心血管モデルの精度を向上させる。

草法は大規模言語モデルのトレーニングにおけるメモリ使用量を改善する。

MoEモデルの動作とその潜在的な利点をじっくり見てみよう。

ちょっとした変化が三体システムの惑星の軌道や動きにどんな影響を与えるか探ってみよう。

グリーン関数、それらの導関数、そして微分方程式を解く上での役割について見てみよう。

新しい畳み込み層のデザインが、AIモデルのパラメータを減らして解釈性を向上させるよ。

パラメータを減らして効率的に言語モデルを微調整する新しい方法。