コンピューターサイエンス - 機械学習

機械学習合成データを使ってうつ病を検出する

この記事では、合成データがうつ病の予測にどのように役立つかを考察しています。

Andrea Kang, Jun Yu Chen, Zoe Lee-Youngzie

2025-05-06T23:01:20+00:00 ― 1 分で読む

機械学習革新的モデルが化学反応分析を変える

新しいアプローチが、さまざまな分野での化学反応の予測を改善する。

Kaipeng Zeng, Xianbin Liu, Yu Zhang

2025-05-06T21:20:00+00:00 ― 0 分で読む

機械学習ベイズ手法で因果発見を進めよう

新しい技術がデータ分析における因果関係の理解を深めてるよ。

Anish Dhir, Ruby Sedgwick, Avinash Kori

2025-05-06T20:34:06+00:00 ― 1 分で読む

最適化と制御騒がしい環境での解決策の最適化

新しい方法が不確実性の下での最適化の課題に挑んでるよ。

Georgii Bychkov, Darina Dvinskikh, Anastasia Antsiferova

2025-05-06T20:32:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習リモートセンシングを使った森林の炭素ストック評価

森林の炭素ストレージを推定するためのリモートセンシング手法の紹介。

Autumn Nguyen, Sulagna Saha

2025-05-06T20:29:20+00:00 ― 1 分で読む

デジタル・ライブラリーAIを使って学術研究へのアクセスを改善する

学術論文のナビゲーションを楽にするために、章の分類を自動化すること。

Bipasha Banerjee, William A. Ingram, Edward A. Fox

2025-05-06T19:38:40+00:00 ― 1 分で読む

大気海洋物理学SpateGAN-ERA5を使った雨データの変換

SpateGAN-ERA5は、雨のデータ精度を上げて、予測をより良くするよ。

Luca Glawion, Julius Polz, Harald Kunstmann

2025-05-06T19:05:44+00:00 ― 1 分で読む

材料科学機械学習が相図計算を強化する

機械学習は、材料の相図の構築速度と精度を向上させる。

Siya Zhu, Raymundo Arróyave, Doğuhan Sarıtürk

2025-05-06T18:15:28+00:00 ― 1 分で読む

機械学習変化に適応する：BONEフレームワーク

BONEは変化するデータに適応して、いろんな分野での予測精度を高めるよ。

Gerardo Duran-Martin, Leandro Sánchez-Betancourt, Alexander Y. Shestopaloff

2025-05-06T17:53:35+00:00 ― 1 分で読む

量子物理学粒子物理学のための量子グラフニューラルネットワークの進展

研究者たちは、量子コンピューティングと機械学習を組み合わせて粒子衝突データを効果的に分析してるよ。

Jogi Suda Neto, Roy T. Forestano, Sergei Gleyzer

2025-05-06T17:50:20+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語革新的なツールが教育者の文献選びを簡素化する

新しいツールが教師が生徒に合った本を素早く簡単に選ぶのを手助けしてくれるよ。

Jordan J. Bird

2025-05-06T17:06:40+00:00 ― 0 分で読む

機械学習ニューラルネットワークと偏微分方程式の交差点

機械学習と偏微分方程式の組み合わせを探求中。

Arvind Mohan, Ashesh Chattopadhyay, Jonah Miller

2025-05-06T16:34:56+00:00 ― 1 分で読む

宇宙論と非銀河天体物理学宇宙を探るためにニューラルネットワークを活用する

研究者たちは、宇宙論的予測を効率よく行うためにニューラル・クオンタイル推定を利用している。

He Jia

2025-05-06T15:44:40+00:00 ― 1 分で読む

カオス力学一般化貯水池計算: 新しいフロンティア

計算におけるGRCのワクワクする世界とその変革の可能性を発見しよう。

Tomoyuki Kubota, Yusuke Imai, Sumito Tsunegi

2025-05-06T15:19:32+00:00 ― 1 分で読む

機械学習双曲空間でのニューラルネットワークの進化

複雑なデータ関係を分析するためのディープラーニングの新しい技術。

Sagar Ghosh, Kushal Bose, Swagatam Das

2025-05-06T15:13:04+00:00 ― 1 分で読む

計算物理学タッチを革命する：ニューラルネットワークが静電容量センサーをどう改善するか

ニューラルネットワークが静電容量式タッチセンサーの性能をどう向上させるかを発見しよう。

Ganyong Mo, Krishna Kumar Narayanan, David Castells-Rufas

2025-05-06T14:54:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習効率的な配達のためのスマートな戦略

テクノロジーが荷物の配達プロセスをどんどん良くするかを学ぼう。

Thomas Bruys, Reza Zandehshahvar, Amira Hijazi

2025-05-06T13:18:40+00:00 ― 1 分で読む

機械学習言語モデルにおける繰り返しサンプリングの課題

弱い言語モデルにおける再サンプリングの限界を調査する。

Benedikt Stroebl, Sayash Kapoor, Arvind Narayanan

2025-05-06T12:53:20+00:00 ― 0 分で読む

方法論適応型物理ガイドニューラルネットワーク：予測への新しいアプローチ

APGNNは、物理学とデータを組み合わせて、さまざまな分野で予測精度を高めるんだ。

David Shulman, Itai Dattner

2025-05-06T12:32:33+00:00 ― 1 分で読む

機械学習サッカーのカウンターアタック分析：データ駆動型アプローチ

この研究では、高度なデータ分析を通じてサッカーにおける成功するカウンターアタックを探ってるよ。

Joris Bekkers, Amod Sahasrabudhe

2025-05-06T10:21:20+00:00 ― 1 分で読む

機械学習データ分析のための密なニューラルネットワークの理解

密なニューラルネットワークが時間と空間を超えて複雑なデータをどう分析するかを学ぼう。

Zhi Zhang, Carlos Misael Madrid Padilla, Xiaokai Luo

2025-05-06T09:52:02+00:00 ― 1 分で読む

機械学習時間とともにデータを適応させる：新しいアプローチ

変動するデータ環境での予測を良くする方法。

Sejun Park, Joo Young Park, Hyunwoo Park

2025-05-06T04:31:00+00:00 ― 1 分で読む

ハードウェアアーキテクチャーAIMC技術でAI導入を変革する

AIMC技術は、重い再トレーニングなしでより効率的なAIモデルの展開を可能にするんだ。

Chen Li, Corey Lammie, Manuel Le Gallo

2025-05-06T04:26:40+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識データクラスタリングをデュアルウェイトコントラスト学習で強化する

DWCLが質の高いビューを通じてデータグルーピングをどう改善するか学ぼう。

Zhihui Zhang, Xiaoshuai Hao, Hanning Yuan

2025-05-06T03:36:00+00:00 ― 1 分で読む

統計ファイナンスディープヘッジングとK-FAC：リスク管理の新しいアプローチ

K-FACを使ったディープヘッジングが金融リスク管理をどう改善するか学ぼう。

Tsogt-Ochir Enkhbayar

2025-05-06T02:44:00+00:00 ― 1 分で読む

機械学習シミュレーションベースの推論：研究者のための新しいツール

SBIが科学者がシミュレーションと実世界のデータをつなげるのをどう手助けしているか学ぼう。

Jan Boelts, Michael Deistler, Manuel Gloeckler

2025-05-06T01:54:40+00:00 ― 1 分で読む

機械学習学習問題の紹介

コンピュータに例から学ぶ方法を教える方法を見てみよう。

Bogdan Chornomaz, Shay Moran, Tom Waknine

2025-05-06T01:50:29+00:00 ― 1 分で読む

機械学習手書き文字認識の課題

手書きのテキストを読む際の障害や進展を調べる。

Carlos Garrido-Munoz, Jorge Calvo-Zaragoza

2025-05-06T01:04:00+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識タスク進行型カリキュラム学習で視覚的質問応答を改善する

新しい手法が学習を構造化することで、視覚的質問応答のパフォーマンスを向上させる。

Ahmed Akl, Abdelwahed Khamis, Zhe Wang

2025-05-05T21:41:20+00:00 ― 1 分で読む

機械学習機械学習におけるドメイン適応の理解

データサイエンスにおけるドメイン適応、プライバシー、フェデレーテッドラーニングについての見解。

Cem Ata Baykara, Ali Burak Ünal, Nico Pfeifer

2025-05-05T20:50:40+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識DGNN-YOLO: 新しい交通追跡の方法

このシステムは道路の小さな物体を監視する方法を改善するよ。

Shahriar Soudeep, M. F. Mridha, Md Abrar Jahin

2025-05-05T20:00:00+00:00 ― 1 分で読む

機械学習トランスフォーマーにおけるスパースレート削減の明らかにする

スパースレート削減がトランスフォーマーモデルの性能に与える影響を調査中。

Yunzhe Hu, Difan Zou, Dong Xu

2025-05-05T16:12:00+00:00 ― 1 分で読む

機械学習因果効果推定とアクティブ学習の理解

因果効果推定とアクティブラーニングが意思決定をどう改善するか学ぼう。

Hechuan Wen, Tong Chen, Guanhua Ye

2025-05-05T15:08:25+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語スターアテンションで効率的な情報処理

スターアテンションは、言語モデルが長いテキストのシーケンスを扱う方法を改善するんだ。

Shantanu Acharya, Fei Jia, Boris Ginsburg

2025-05-05T12:49:20+00:00 ― 1 分で読む

機械学習負のステップサイズでニューラルネットワークのトレーニングを再考する

ネガティブステップサイズはニューラルネットワークのトレーニング性能を向上させるかもしれない。

Betty Shea, Mark Schmidt

2025-05-05T12:27:54+00:00 ― 0 分で読む

機械学習CDROで騒がしいラベルに対処する

データのノイズのあるラベルを扱う新しい方法で、モデルの精度を向上させる。

Hui Guo, Grace Y. Yi, Boyu Wang

2025-05-05T12:24:00+00:00 ― 1 分で読む

データベースTabulaX: データ変換を簡単に

TabulaXはテーブル統合をスムーズにして、データを効果的に変換するよ。

Arash Dargahi Nobari, Davood Rafiei

2025-05-05T11:58:40+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ニューラルネットワークの分類手法を再考する

シグモイドを使ったMSEの新しいアプローチが分類タスクで期待できそうだね。

Kanishka Tyagi, Chinmay Rane, Ketaki Vaidya

2025-05-05T09:47:23+00:00 ― 1 分で読む

機械学習深層強化学習でバッテリー貯蔵を最適化する

DRLを使うことで、再生可能エネルギーの利益のためのバッテリー管理が改善されるよ。

Caleb Ju, Constance Crozier

2025-05-05T09:30:44+00:00 ― 1 分で読む

機械学習オンライン予測に取り組む：アクトナウフレームワーク

大規模なストリーミングデータを使って予測を改善する方法を見てみよう。

Daojun Liang, Haixia Zhang, Jing Wang

2025-05-05T08:10:40+00:00 ― 1 分で読む