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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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暗号とセキュリティフェデレーテッド・ラーニングフレームワークにおけるプライバシーリスク

フェデレーテッドラーニングにおけるプライバシーの脆弱性とデータセキュリティへの影響を調べる。

Thomas Schneider, Ajith Suresh, Hossein Yalame

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機械学習インテリジェントエージェントネットワークで分類精度を向上させる

この記事では、エージェントのネットワークを使ったより良い分類方法について話してるよ。

Tong Yao, Shreyas Sundaram

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ネットワーキングとインターネット・アーキテクチャ6GネットワークにおけるAIのリソース配分最適化

新しいフレームワークが6GネットワークのAIサービスにおけるリソース配分を強化する。

Menna Helmy, Alaa Awad Abdellatif, Naram Mhaisen

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コンピュータビジョンとパターン認識幼児みたいにAIをトレーニングする:シンプルなアプローチ

子供の学習法にインスパイアされた方法を使ったAIモデルのトレーニングの内訳。

Badr AlKhamissi, Yingtian Tang, Abdülkadir Gökce

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社会と情報ネットワークネットワークメトリクスを使ってサッカーの試合結果を予測する

複雑ネットワークと機械学習を使ってサッカーの試合結果を予測する研究。

Eduardo Alves Baratela, Felipe Jordão Xavier, Thomas Peron

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