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機械学習HESSOを使ったニューラルネットワークのプルーニング改善

HESSOはモデル圧縮を簡単にして、ニューラルネットワークをより効率的にしつつ、性能を落とさないようにしてるんだ。

Tianyi Chen, Xiaoyi Qu, David Aponte

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コンピュータビジョンとパターン認識ビジュアル言語処理におけるマンバとトランスフォーマーの比較

Mambaが画像-テキストタスクでTransformersに対してどうパフォーマンスするかの研究。

Georgios Pantazopoulos, Malvina Nikandrou, Alessandro Suglia

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機械学習FedMD-CGでフェデレーテッドラーニングのプライバシーを改善する

新しい方法がプライバシーを向上させつつ、フェデレーテッドラーニングにおけるモデルのパフォーマンスを強化する。

Kangyang Luo, Shuai Wang, Xiang Li

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ヒューマンコンピュータインタラクションバーチャルリアリティのウォーキングタスクにおけるサイバーシックの調査

研究では、VRでの歩行が乗り物酔いや認知パフォーマンスに与える影響を調べてるよ。

Jyotirmay Nag Setu, Joshua M Le, Ripan Kumar Kundu

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