正則化 に関する最新の記事

この記事では、機械学習を活用したシミュレーションにおける分布のシフトの問題を扱ってるよ。

新しいタスクを学ぶときの神経ネットワークでの忘却を減らす方法を紹介するよ。

新しい技術が適応法を使って複雑なシステムのパラメータ同定を向上させる。

DeRaは再学習なしで言語モデルのアラインメントを調整する方法を提供している。

新しい方法は、教師-生徒システムを通じて機械学習モデルの予測を改善する。

空間モデルを使って病気の広がりをよりよく理解するための新しい方法。

この研究は、競争シナリオにおける個々の制約の中でナッシュ均衡を見つけることを調べてる。

新しい方法でモデルの予測が向上し、ミスキャリブレーションの問題に効果的に対処してるよ。

最適輸送がデータ分布を効率的に比較するのにどう役立つかを学ぼう。

不確実性が機械学習の予測にどう影響するか、あとそれを測る方法を探ってみよう。

コックス比例ハザードモデルを使ったサバイバル分析の紹介。

新しい手法が、さまざまな業界のために地球の地下の音響モデルを改善してるよ。

データ分類を改善するための正則化技術を使った方法。

画像がニューラルネットワークの判断にどんな影響を与えるかを明確にする新しいアプローチ。

分数導関数を使ってコーシー問題を解決する方法を研究中。

流体力学やポテンシャル理論におけるほぼ特異な積分を管理する方法。

正則化手法が複雑なデータシナリオの明瞭さをどう改善するかを学ぼう。

新しい方法は、専門家のデモと最適でないデモを組み合わせることで学習を向上させる。

動的グラフ環境での機械学習を強化する方法を探る。

この研究では、周期的なシステムを理解するために設計されたニューラルネットワークを紹介してるよ。

この記事では、健康政策の評価におけるマトリックス補完技術について話しています。

新しい画像処理方法が電波天文学における動的シーン再構成を向上させた。

iDARRは、ノイズの多い画像から明瞭さを取り戻す新しいアプローチを提供しているよ。

攻撃に対してより強力な機械学習モデルを作るための敵対的トレーニングを調べてる。

研究によると、一般的な正則化手法がオフポリシーRLエージェントのパフォーマンスをタスク全体で向上させることがわかった。

この記事では、複雑系における平均場モデルからのサンプリング技術について話しています。

広範なトレーニングなしでニューラルネットワークを評価する新しいアプローチ。

新しい方法が粒子ダイナミクスにおけるメモリーカーネルの推定を改善するよ。

新しい方法が、勾配反転攻撃に対する連合学習のプライバシーを強化する。

地球と月のシステムの重力的相互作用と動きについての考察。

この記事では、敵対的サンプルに対する深層学習の耐性を改善する方法について話してるよ。

研究が、さまざまなデータモデルにおける単層GCNのパフォーマンスに影響を与える要因を明らかにした。

この記事では、さまざまなアプリケーションでの極限学習機を強化するための新しい方法について話してるよ。

整数解を通じてより良い信号検出のための方法を検討中。

新しい方法がマイクロフォンアレイを使って動く音源を探す精度を高める。

新しい技術が光音響トモグラフィーを進化させて、医療画像診断が良くなってるよ。

宇宙論者が計算で無限の値をどう扱ってるか見てみよう。

自己誘導再構築を使った新しい画像修復法を発見しました。

新しい方法が航空事故報告からのインサイト抽出を強化する。

この記事では、二層のReLUニューラルネットワークを効率的にトレーニングする方法について話しています。