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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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分散・並列・クラスターコンピューティング石油流出検出のためのフェデレーテッドラーニングにおけるクラス不均衡の対処

革新的な戦略でフェデレーテッドラーニングシステムにおける稀なイベント検出が改善される。

Razin Farhan Hussain, Mohsen Amini Salehi

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機械学習ニューラルコントロールバリアテを使ったモンテカルロ積分の改善

ニューラルネットワークがコントロールバリアテスを使ってモンテカルロ積分の精度をどう向上させるかを学ぼう。

Zilu Li, Guandao Yang, Qingqing Zhao

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情報検索レコメンダーシステムのためのユーザー応答モデリングの進展

新しいニューラルアーキテクチャがレコメンデーションシステムでのユーザー反応予測を改善する。

Mikhail Shirokikh, Ilya Shenbin, Anton Alekseev

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人工知能人間のフィードバックで強化学習を適応させる

この方法は、動的ポリシーフュージョンを通じてユーザーの好みを統合することでシステムを個別化するんだ。

Ajsal Shereef Palattuparambil, Thommen George Karimpanal, Santu Rana

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