コンピューターサイエンス - 機械学習

機械学習最適輸送アルゴリズムの進展

新しい方法で、リソースの輸送効率が向上してコストが下がったよ。

Lénaïc Chizat

2025-06-18T15:11:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習再帰トレースユニット：RNNの一歩前進

RTUは、シーケンス学習や制御タスクにおいて効率と適応性を向上させるよ。

Esraa Elelimy, Adam White, Michael Bowling

2025-06-18T14:53:42+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識FinePseudo: アクション認識への新しいアプローチ

FinePseudoは、少ないラベル付きの例を使って、細かいアクション認識を向上させるよ。

Ishan Rajendrakumar Dave, Mamshad Nayeem Rizve, Mubarak Shah

2025-06-18T14:45:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ゼロサムゲームの学習戦略

競争シーンでプレイヤーが戦略をどう適応させるかを見てみよう。

Zaiwei Chen, Kaiqing Zhang, Eric Mazumdar

2025-06-18T14:37:54+00:00 ― 0 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識AVR法で動画アライメントを進める

新しいアプローチが大規模データセット間の動画整列を向上させる。

Ishan Rajendrakumar Dave, Fabian Caba Heilbron, Mubarak Shah

2025-06-18T14:30:00+00:00 ― 1 分で読む

機械学習レイヤー適応型スパース化モデル集約：フェデレーテッドラーニングにおけるバイザンティン攻撃に対する強力な防御

新しい方法がフェデレーテッドラーニングのセキュリティを強化して、バイザンティン攻撃に効果的に対抗してる。

Jiahao Xu, Zikai Zhang, Rui Hu

2025-06-18T14:22:06+00:00 ― 1 分で読む

機械学習エラーコーディングでニューラルネットワークの効率をアップさせる

ニューラルネットワークのパフォーマンスを向上させるためのエラージャーコーディング技術を使った新しいアプローチ。

Divyansh Jhunjhunwala, Neharika Jali, Gauri Joshi

2025-06-18T14:14:12+00:00 ― 1 分で読む

機械学習常微分方程式を発見するためのアクティブラーニング

アクティブデータ収集技術を使ったODEを見つける新しいアプローチ。

Nan Jiang, Md Nasim, Yexiang Xue

2025-06-18T14:06:18+00:00 ― 1 分で読む

機械学習スペクトル領域における高次元時系列データの分類

スペクトル分析を使って複雑な時系列データを分類する方法。

Sarbojit Roy, Malik Shahid Sultan, Hernando Ombao

2025-06-18T13:54:40+00:00 ― 1 分で読む

ハードウェアアーキテクチャーGNNを使ったVLSI設計のパーティショニングの進展

効率的なVLSI設計のパーティショニングのための機械学習技術を探る。

Muhammad Hadir Khan, Bugra Onal, Eren Dogan

2025-06-18T13:50:30+00:00 ― 1 分で読む

ソフトウェア工学大規模言語モデルが生成したコードの検出

Claude 3が生成したコードのユニークな特徴を機械学習を使って特定する。

Musfiqur Rahman, SayedHassan Khatoonabadi, Ahmad Abdellatif

2025-06-18T13:42:36+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語CHESSの紹介: 効率的な言語モデルの新しい方法

CHESSは、リソースが限られたデバイスでもパフォーマンスを維持しつつ、言語モデルの効率を向上させるんだ。

Junhui He, Shangyu Wu, Weidong Wen

2025-06-18T13:26:48+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識アイルランドの沿岸の変化を監視する

新しいデータセットは、アイルランドの沿岸の変化を正確に追跡することを目指している。

Conor O'Sullivan, Ambrish Kashyap, Seamus Coveney

2025-06-18T13:12:05+00:00 ― 1 分で読む

機械学習意思決定における時系列データの役割

時系列データを分析することで、いろんな分野での意思決定がより良くなるんだ。

Xinyu Chen, HanQin Cai, Fuqiang Liu

2025-06-18T13:11:00+00:00 ― 0 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識ニューラルネットワークが画像タイプにどのように適応するか

この記事では、内在次元が画像タイプごとのニューラルネットワークのパフォーマンスにどのように影響するかを調べているよ。

Nicholas Konz, Maciej A. Mazurowski

2025-06-18T13:04:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習時系列データのためのディープラーニングモデルの説明

新しい手法が時系列分析におけるディープラーニングの判断を理解するのに役立ってるよ。

Shahbaz Rezaei, Xin Liu

2025-06-18T13:03:06+00:00 ― 0 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識パターンペイント：チップレイアウト生成の再定義

新しいAI手法が、リソースを少なくしてチップレイアウト作成を簡単にしてくれるよ。

Guanglei Zhou, Bhargav Korrapati, Gaurav Rajavendra Reddy

2025-06-18T12:47:18+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識医療画像における希少疾患検出の改善

新しい方法が合成サンプルを使って希少疾患の検出を強化する。

Maximilian Mueller, Matthias Hein

2025-06-18T12:23:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ニューラルネットワークの再考：線形アプローチ

新しい視点が、線形操作と動的システムを通じてニューラルネットワークを簡素化する。

Nishant Suresh Aswani, Saif Eddin Jabari, Muhammad Shafique

2025-06-18T12:15:42+00:00 ― 0 分で読む

統計理論データサイエンスにおける予測誤差の再考

新しい方法が予測誤差とモデルの複雑さについての洞察を明らかにしている。

Mark K. Transtrum, Gus L. W. Hart, Tyler J. Jarvis

2025-06-18T12:14:32+00:00 ― 1 分で読む

機械学習敵対的プルーニング技術の進展

ニューラルネットワークの効率とセキュリティを向上させる新しい方法を検討中。

Giorgio Piras, Maura Pintor, Ambra Demontis

2025-06-18T11:44:06+00:00 ― 1 分で読む

機械学習強化学習における安全性の向上

新しい手法が強化学習システムにおける安全な探索を改善する。

David Eckel, Baohe Zhang, Joschka Bödecker

2025-06-18T11:36:12+00:00 ― 1 分で読む

機械学習拡散モデルの新しい方法

複雑な調整を避けながら、拡散モデルを強化する革新的なアプローチ。

Xiner Li, Yulai Zhao, Chenyu Wang

2025-06-18T11:24:28+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語コンテキストを意識したプロンプト圧縮で大規模言語モデルを改善する

新しい方法が、大きな言語モデルの効率を関連情報に焦点を当てることで向上させる。

Barys Liskavets, Maxim Ushakov, Shuvendu Roy

2025-06-18T10:56:42+00:00 ― 1 分で読む

機械学習正規化フローを使った機械学習の課題

この記事では、機械学習モデルへの攻撃の影響と防御戦略について探ってるよ。

Ivan Sabolić, Ivan Grubišić, Siniša Šegvić

2025-06-18T10:25:06+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ロジットスケーリング：OOD検出の新しいアプローチ

Logitスケーリングは、トレーニングデータなしでアウトオブディストリビューションデータの検出を強化するよ。

Andrija Djurisic, Rosanne Liu, Mladen Nikolic

2025-06-18T10:17:12+00:00 ― 1 分で読む

システムと制御不確実な時期にAGROで意思決定を改善する

AGROは不確実な環境での効率的な計画のための新しい方法を提供してるよ。

Aron Brenner, Rahman Khorramfar, Jennifer Sun

2025-06-18T09:57:45+00:00 ― 1 分で読む

情報検索機械学習の予測や推薦への影響

テクノロジーがどうやって結果を予測して、意思決定をサポートするかを探ってみよう。

Ziyu Li, Wenjie Zhao, Asterios Katsifodimos

2025-06-18T09:53:30+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識衛星画像のための生成的ディープラーニングの評価

研究は合成衛星画像の作成と評価を評価している。

Tuong Vy Nguyen, Johannes Hoster, Alexander Glaser

2025-06-18T09:45:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ベイズ法が非線形ダイナミクスモデリングを変える

新しいベイズアプローチが複雑なシステムとその動態のモデリングを強化する。

Max D. Champneys, Timothy J. Rogers

2025-06-18T09:44:20+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識新しいデータセットがビジョンモデルの意味の変化に挑む

SOOD-ImageNetは、画像の意味が変わることに関連するコンピュータビジョンの課題に取り組んでいるよ。

Alberto Bacchin, Davide Allegro, Stefano Ghidoni

2025-06-18T09:21:54+00:00 ― 1 分で読む

ロボット工学ダブルペンデュラムチャレンジに挑戦する

参加者たちはAIオリンピックで高度な技術を使って複雑なロボット作業に挑んだ。

Marco Calì, Alberto Sinigaglia, Niccolò Turcato

2025-06-18T09:06:06+00:00 ― 1 分で読む

機械学習強化学習が薬局アプリの体験を変える

SwipeRxは、個別化された薬局のおすすめや患者ケアの向上のためにAIを使ってるよ。

Ana Fernández del Río, Michael Brennan Leong, Paulo Saraiva

2025-06-18T08:54:16+00:00 ― 1 分で読む

機械学習モバイルデバイスでの効率的なディープラーニング

CARInフレームワークは、モバイルデバイスでの最適なパフォーマンスのためにディープラーニングモデルを調整するよ。

Ioannis Panopoulos, Stylianos I. Venieris, Iakovos S. Venieris

2025-06-18T08:50:18+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識証拠トランスフォーマー：画像検索の新しいアプローチ

不確実性を取り入れて画像検索を改善するモデルを紹介します。

Danilo Dordevic, Suryansh Kumar

2025-06-18T08:34:30+00:00 ― 1 分で読む

機械学習グラフ上のアクティブラーニング効率を向上させる

新しい方法が、限られたラベリングでのグラフベースのタスクにおけるアクティブラーニングを強化する。

Yuanchen Wu, Yubai Yuan

2025-06-18T08:04:12+00:00 ― 0 分で読む

情報検索多様性を促進するメトリック学習を使ってレコメンデーションシステムを改善する

新しい方法は、さまざまなユーザーの興味を考慮して、推薦を強化するよ。

Shilong Bao, Qianqian Xu, Zhiyong Yang

2025-06-18T07:07:36+00:00 ― 1 分で読む

計算ファイナンスMarSを紹介するぜ：新しい金融市場シミュレーターだよ。

MarSは生成モデルを使ってリアルな金融市場シナリオをシミュレートするんだ。

Junjie Li, Yang Liu, Weiqing Liu

2025-06-18T06:26:21+00:00 ― 1 分で読む

量子物理学量子ニューラルネットワークの進展

変化するデータから適応して学習する新しい量子ニューラルネットワークを紹介するよ。

Alejandro Mayorga, Alexander Yuan, Andrew Yuan

2025-06-18T06:15:18+00:00 ― 1 分で読む

ロボット工学生成モデルを使ったロボット学習の向上

生成モデルは多様なトレーニングデータを作って、ロボットの適応力を高めるよ。

Zoey Chen, Zhao Mandi, Homanga Bharadhwaj

2025-06-18T05:56:30+00:00 ― 1 分で読む