一般化 に関する最新の記事

機械学習におけるシャープネス測定のための普遍的なフレームワークを紹介します。

エージェントが学んだスキルをポリシージェネレーターを使って新しいタスクに適応させる方法を探る。

言葉が時間とともに意味をどう変えるか、そしてそのプロセスに影響を与える要素を探ってみよう。

新しい技術が、いろんな分野の相互接続されたデータモデルの一般化を改善してるよ。

この記事では、モデルがバイアスを忘れて予測を改善する方法について話してるよ。

ランダム特徴モデルとトランスフォーマーが見たことないデータをどう扱うかを調べる。

この記事では、言語が反復学習法を通じてどのように変化するかについて話しています。

この記事では、モデルの一般化を改善するための戦略と勾配の挙動を理解する方法について探ります。

この記事では、データ分布のシフトによるリンク予測の課題を検討しています。

LLMsが例を使ってプログラミングの課題にどう取り組むかを見てみよう。

新しいGNNアーキテクチャが、表現力の向上と断片統合を通じて予測を改善します。

新しい手法が、プロンプト学習と勾配整列を使って、モデルの適応性を向上させるよ。

新しい方法は、エンティティマッチングを改善するために自然言語の説明を使う。

FouRAは画像生成を質と多様性を向上させることで強化する。

バギングがいろんなアプリでモデルのパフォーマンスをどう上げるかを学ぼう。

研究が、数学問題解決におけるLLMの推論能力のギャップを指摘しているよ。

PartCLIPSegは、物体認識のためのコンピュータビジョンにおけるパートセグメンテーションを改善するよ。

研究は、固有値を用いたランダム特徴リッジ回帰の一般化とパフォーマンスを分析している。

シーケンシャルデータの結果予測におけるトランスフォーマーの役割を探る。

SiTは、対称性と注意を通じてエージェントの強化学習における一般化能力を高めるんだ。

新しい方法が、データが少ない言語のスピーチモデルを改善してるよ。

モデルのパフォーマンスにおける複雑さの役割を見てみよう。

新しい損失関数が分類タスクでの特徴学習を強化する。

新しいカーネルは、複雑な関数の相互作用を通じてデータ分析を強化するよ。

新しいニューラルオペレーターが磁性材料の挙動予測の精度を向上させてるよ。

クリーンラベルバックドア攻撃の脆弱性を調べて、一般化境界がどう役立つかを考える。

ウェイトクリッピングは、ディープラーニングと強化学習におけるモデルのパフォーマンスを向上させる。

SLIMERは定義やガイドラインに注目することでNERのパフォーマンスを向上させる。

NGOは、複雑な偏微分方程式を効率的に解くためにニューラルネットワークを活用してるよ。

この研究は、言語モデルが形容詞の順序をどう予測するかを調べてるよ。

GFlowNetsは、複雑な分布からの効果的なサンプリングを可能にし、高い一般化能力を持ってるんだ。

アウトオブディストリビューションデータに対するモデルパフォーマンスを向上させる新しい方法。

個人情報を守りつつ、データの有用性を維持する方法の概要。

モジュラー算術タスクにおける大規模言語モデルの学習能力に関する研究。

CLIP-CITEは、特化したタスクのためにCLIPモデルを強化しつつ、柔軟性を保ってるんだ。

この論文では、モデルのキャリブレーションと予測精度をより良く評価する方法について探求してるよ。

ランダムサブスペースが機械学習におけるモデルの一般化をどう改善するかを発見しよう。

トレーニング後の方法が言語モデルのパフォーマンスに与える実際の影響を分析中。

ベイズ最適化のための効果的な獲得関数を作成する革新的なアプローチ。

周期的活性化関数が学習効率と一般化に与える影響を調査中。