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ロボット工学人間の動画から学ぶロボットの教え方

新しい方法が、ロボットがオンラインの人間の動画を使ってタスクを学ぶ手助けをして、トレーニングの必要性を減らしてるよ。

Homanga Bharadhwaj, Debidatta Dwibedi, Abhinav Gupta

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計算複雑性スムーズブースティング:機械学習の新しいアプローチ

この記事では、スムーズブースティングとそのモデルトレーニングにおける利点について探るよ。

Guy Blanc, Alexandre Hayderi, Caleb Koch

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機械学習プロンプトベースの戦略でフェデレーテッドラーニングを進める

グローバルとローカルのプロンプトを組み合わせることで、データプライバシーを保ちながらフェデレーテッドラーニングモデルを強化できるよ。

Bikang Pan, Wei Huang, Ye Shi

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コンピュータビジョンとパターン認識セマンティックセグメンテーションのロングテール問題に取り組む

AUCSegは、画像処理におけるクラスの不均衡を改善してセグメンテーションを向上させる。

Boyu Han, Qianqian Xu, Zhiyong Yang

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機械学習フェデレーテッドラーニング:協力と逆境のバランス

フェデレーテッドラーニングのデータプライバシーとモデルの精度を維持するための課題と解決策を見てみよう。

Youssef Allouah, Abdellah El Mrini, Rachid Guerraoui

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ロボット工学ロボットにリスクを認識して管理させること

新しい方法がロボットにタスク中の危険な状況を検出させて、より安全な操作を可能にする。

Petr Vanc, Giovanni Franzese, Jan Kristof Behrens

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機械学習シンプルなプログラムでニューラルネットワークを理解する

ニューラルネットワークがプログラミングの概念をどう真似して効果的な予測をするか学ぼう。

Sourav Chatterjee, Timothy Sudijono

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