コンピューターサイエンス - 機械学習

機械学習協働学習フレームワーク：新しいアプローチ

エージェントがチームワークとフィードバックを通じて推定を改善する方法。

Getachew K Befekadu

2025-05-31T06:55:04+00:00 ― 1 分で読む

機械学習DP-SGDにおけるハイパーパラメータの理解

研究は、より良いモデルパフォーマンスのためのハイパーパラメータ調整に関する洞察を提供している。

Felix Morsbach, Jan Reubold, Thorsten Strufe

2025-05-31T06:36:27+00:00 ― 1 分で読む

機械学習連合グラフ学習：データプライバシーへの新しいアプローチ

FedGPLがどのように組織のコラボレーションを助けつつ、データプライバシーを守るのかを学ぼう。

Zhuoning Guo, Ruiqian Han, Hao Liu

2025-05-31T06:10:21+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ニューラルネットワークのローカル学習：新しい道が開ける

地元の学習方法を探って、ニューラルネットワークトレーニングを変革しよう。

Satoki Ishikawa, Rio Yokota, Ryo Karakida

2025-05-31T05:57:18+00:00 ― 1 分で読む

機械学習脳信号の解読：明確さを求めて

研究者たちが脳の信号から画像やテキストを面白い方法で再構築してるんだ。

David Mayo, Christopher Wang, Asa Harbin

2025-05-31T05:06:00+00:00 ― 1 分で読む

機械学習Nグラム誘導ヘッドで文脈内学習を改善する

新しい方法で強化学習のデータ必要量が減って、訓練の安定性が向上したよ。

Ilya Zisman, Alexander Nikulin, Andrei Polubarov

2025-05-31T05:05:06+00:00 ― 1 分で読む

機械学習合成データ生成の革新的な方法

この論文では、分析とモデリングのための合成データを作成する新しいアプローチを提案してるよ。

Mohammad Zbeeb, Mohammad Ghorayeb, Mariam Salman

2025-05-31T04:52:03+00:00 ― 1 分で読む

機械学習複雑なダイナミクスを理解する新しい方法

研究者たちが複雑なシステムを分析・予測するためのフレームワークを開発した。

Samuel A. Moore, Brian P. Mann, Boyuan Chen

2025-05-31T03:45:45+00:00 ― 0 分で読む

機械学習最高のカーニバルゲームを選ぶための賢い戦略

カーニバルゲームで最高の報酬を見つけるための効果的な方法を学ぼう。

Riccardo Poiani, Marc Jourdan, Emilie Kaufmann

2025-05-31T03:33:45+00:00 ― 1 分で読む

機械学習LE-PDE++でPDEソリューションを進化させる

新しい方法で、実際のアプリケーションのための複雑な方程式を解くのが速くなるよ。

Aoming Liang, Zhaoyang Mu, Qi liu

2025-05-31T03:20:42+00:00 ― 1 分で読む

高エネルギー物理学-現象論LHCでの機械学習の進展

新しいモデルが粒子衝突のデータ分析を楽にして、物理学の理解を深める。

Johann Brehmer, Víctor Bresó, Pim de Haan

2025-05-31T03:19:51+00:00 ― 1 分で読む

ロボット工学人間とロボットの信頼を築く

ロボットが人間の協力に対する信頼をどうやってよりよく推測できるかを学ぼう。

Resul Dagdanov, Milan Andrejevic, Dikai Liu

2025-05-31T03:07:39+00:00 ― 0 分で読む

機械学習準無重力トランスフォーマー：エネルギー効率の良いAIへの道

QuWeiTは、性能を維持しながらエネルギー使用を削減することでAIの効率を変革します。

Shashank Nag, Alan T. L. Bacellar, Zachary Susskind

2025-05-31T02:15:27+00:00 ― 1 分で読む

機械学習強化学習アルゴリズムの評価に関する新しいアプローチ

RLアルゴリズムのパフォーマンスを評価するための信頼できる方法をギャップ関数を通じて紹介するよ。

Caleb Ju, Guanghui Lan

2025-05-31T01:55:44+00:00 ― 1 分で読む

最適化と制御R2N: 最適化への新しいアプローチ

R2Nは、複雑な最適化問題を効率よく解決するための柔軟な方法を提供してるよ。

Youssef Diouane, Mohamed Laghdaf Habiboullah, Dominique Orban

2025-05-31T01:12:27+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識AIにおけるオブジェクト中心学習の理解

ラベルなしで物体を認識する方法を機械が学ぶ様子を見てみよう。

Dongwon Kim, Seoyeon Kim, Suha Kwak

2025-05-31T00:44:06+00:00 ― 1 分で読む

人工知能ワーキングメモリを脳がどう処理するかを理解する

短期記憶を神経ネットワークでどうやって脳が管理してるかの探求。

Xiaoxuan Lei, Takuya Ito, Pouya Bashivan

2025-05-31T00:20:20+00:00 ― 1 分で読む

機械学習効率的なシステムのための適応型イベントトリガ制御

新しい方法が、適応学習を通じて複雑なシステムのコミュニケーションと制御を改善する。

Umer Siddique, Abhinav Sinha, Yongcan Cao

2025-05-30T23:14:28+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識リモートセンシング分析のためのマルチモーダル言語モデルの活用

MLLMsがどうやって衛星画像の理解を高めるかを学ぼう。

Xintian Sun, Benji Peng, Charles Zhang

2025-05-30T22:59:42+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識SEE-DPOによる画像生成の進化

SEE-DPOは、人間の好みにモデルを合わせることで画像生成を改善する。

Shivanshu Shekhar, Shreyas Singh, Tong Zhang

2025-05-30T22:46:39+00:00 ― 1 分で読む

機械学習グラフニューラルネットワークにおけるセンシティブ情報の保護

研究によると、GNNに対するプロパティ推測攻撃のリスクとデータプライバシーの必要性が明らかになった。

Hanyang Yuan, Jiarong Xu, Renhong Huang

2025-05-30T22:33:36+00:00 ― 1 分で読む

最適化と制御分散最適化技術の進展

新しい方法がエージェントのデータプライバシーを守りつつ、分散最適化を強化する。

Mayank Baranwal, Kushal Chakrabarti

2025-05-30T22:19:19+00:00 ― 0 分で読む

人工知能AIを人間の価値観に合わせること

多様な人間の価値観の中でAIの意思決定の共通点を見つけること。

Parand A. Alamdari, Soroush Ebadian, Ariel D. Procaccia

2025-05-30T22:07:30+00:00 ― 1 分で読む

機械学習人工的なドーパミン：AI学習への新しいアプローチ

人工ドーパミンが脳の学習を模倣してAIを強化する方法を発見しよう。

Jonas Guan, Shon Eduard Verch, Claas Voelcker

2025-05-30T21:02:15+00:00 ― 1 分で読む

機械学習高速飛行車両モデルの進展

ハイスピード飛行車両の予測を改善する新しい方法を見つけよう。

Tyler E. Korenyi-Both, Nathan J. Falkiewicz, Matthew C. Jones

2025-05-30T20:49:12+00:00 ― 1 分で読む

量子物理学QCovで量子ニューラルネットワークをテスト中

QCovが複雑なタスクで量子ニューラルネットワークの信頼性をどうテストするかを学ぼう。

Minqi Shao, Jianjun Zhao

2025-05-30T19:59:33+00:00 ― 1 分で読む

機械学習予測モデルにおける条件付きカバレッジの改善

新しい方法が高リスクな状況で多様なグループの予測信頼性を向上させる。

Ruijiang Gao, Mingzhang Yin, James McInerney

2025-05-30T19:54:00+00:00 ― 0 分で読む

機械学習タンパク質言語モデルのトレーニングの進展

研究者たちは、さまざまなデータと効率的な方法を使ってタンパク質モデルのトレーニングを改善してる。

Xingyi Cheng, Bo Chen, Pan Li

2025-05-30T19:34:40+00:00 ― 1 分で読む

機械学習機械学習を使った魚の成分分析の進展

機械学習がラマン分光法を使った魚の生化学分析を向上させる。

Yun Zhou, Gang Chen, Bing Xue

2025-05-30T19:13:55+00:00 ― 1 分で読む

機械学習RAGタスクのためのロングコンテキストモデルの評価

研究が長いコンテキストを持つLLMのリトリーバルタスクにおけるパフォーマンスを調べてるよ。

Quinn Leng, Jacob Portes, Sam Havens

2025-05-30T18:51:45+00:00 ― 1 分で読む

機械学習生成モデルの評価：新しいアプローチ

この論文は、埋め込みベースの表現を通じて生成モデルを比較する方法を検討してるよ。

Aranyak Acharyya, Michael W. Trosset, Carey E. Priebe

2025-05-30T18:31:22+00:00 ― 0 分で読む

分散・並列・クラスターコンピューティングAIメトロポリス：マルチエージェントシミュレーションの進化

AIメトロポリスがシミュレーションでエージェントのやり取りをどう速くして、良くするかを見てみよう。

Zhiqiang Xie, Hao Kang, Ying Sheng

2025-05-30T18:25:39+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ガウス混合モデルを使った対照学習の活用

この研究は、コントラスト学習がGMMを通じてデータのグルーピングをどう強化するかを調べてるよ。

Parikshit Bansal, Ali Kavis, Sujay Sanghavi

2025-05-30T18:12:36+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語ダイナミックレイヤープルーニング：AIモデルへのスマートなアプローチ

新しい方法でAIの効率がアップして、パフォーマンスも維持できるよ。

Razvan-Gabriel Dumitru, Paul-Ioan Clotan, Vikas Yadav

2025-05-30T17:59:33+00:00 ― 1 分で読む

機械学習LASER注意メカニズムでコンピュータ学習を向上させる

LASERを詳しく見てみよう。これは、より良い機械学習のための新しいアテンション手法だよ。

Sai Surya Duvvuri, Inderjit S. Dhillon

2025-05-30T17:20:24+00:00 ― 1 分で読む

方法論ペルーでの米の収穫量を最新技術で予測する

この研究は、ペルーの米生産を予測するためのデータ駆動型手法を調べてるよ。

Rita Rocio Guzman-Lopez, Luis Huamanchumo, Kevin Fernandez

2025-05-30T17:08:44+00:00 ― 1 分で読む

機械学習AIモデルに潜む脅威を検出する

ニューラルネットワークのトロイの木馬バックドアを特定する新しい方法。

Todd Huster, Peter Lin, Razvan Stefanescu

2025-05-30T16:02:06+00:00 ― 1 分で読む

機械学習条件付き生成モデル：データを正確に形作る

条件付き生成モデルがさまざまなアプリケーションに合わせたデータをどのように作るかを探ってみよう。

Hanwen Huang

2025-05-30T15:46:06+00:00 ― 1 分で読む

機械学習インメモリコンピューティングとカーネル近似の進展

新しいアプローチが計算の速さと効率をどう向上させているかを発見しよう。

Julian Büchel, Giacomo Camposampiero, Athanasios Vasilopoulos

2025-05-30T15:22:57+00:00 ― 1 分で読む

機械学習エネルギー価格の予測：比較研究

この研究は、ヨーロッパのエネルギー価格のためのさまざまな予測方法を比較しているよ。

Alexandru-Victor Andrei, Georg Velev, Filip-Mihai Toma

2025-05-30T15:09:54+00:00 ― 1 分で読む