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機械学習AXE: 効率的なポストトレーニング量子化のためのフレームワーク

AXEは、加算器を意識した量子化でオーバーフローを最小限に抑えつつ、モデルのパフォーマンスを向上させる。

Ian Colbert, Fabian Grob, Giuseppe Franco

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機械学習新しいモデルがファンタジースポーツでのユーザー支出を予測するよ。

新しいアーキテクチャがファンタジースポーツプラットフォームでのユーザーの支出予測を改善する。

Ved Prakash, Kartavya Kothari

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コンピュータビジョンとパターン認識計算病理学におけるドメイン一般化の評価

この研究は、医療画像解析におけるドメインシフトに対処するためのDGアルゴリズムをベンチマークしてるよ。

Neda Zamanitajeddin, Mostafa Jahanifar, Kesi Xu

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計算と言語音声と言語モデルを組み合わせてパフォーマンスを向上させる

研究は、認識と翻訳を改善するために、スピーチとランゲージモデルの関係を評価している。

Francesco Verdini, Pierfrancesco Melucci, Stefano Perna

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ヒューマンコンピュータインタラクションユーザー中心のアプローチにおける説明可能なAI研究

研究は、トレーニングデータの帰属においてユーザーに焦点を当てた方法の必要性を強調している。

Elisa Nguyen, Johannes Bertram, Evgenii Kortukov

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機械学習動的学習率でニューラルネットワークのトレーニングを改善する

動的学習率とスーパー レベルセットは、ニューラルネットワークのトレーニングの安定性を高める。

Jatin Chaudhary, Dipak Nidhi, Jukka Heikkonen

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コンピュータビジョンとパターン認識CLIPFit: ビジョンと言語モデルの微調整に関する新しいアプローチ

CLIPFitを紹介するよ、ビジョン-ランゲージモデルの効率的なファインチューニングの方法だ。

Ming Li, Jike Zhong, Chenxin Li

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