機械学習 - Simple Science

最適化と制御最適化を革命的に変える：PDQP-Netに会おう

PDQP-Netが凸二次プログラムの解法をどれだけ速くするかを学ぼう。

Linxin Yang, Bingheng Li, Tian Ding

2025-04-15T23:07:10+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 CUFIT: 騒がしいラベルのためのスマートなソリューション

CUFITは、画像分析においてノイズの多いラベルの中でモデルがより良く学習できるよう手助けする。

Yeonguk Yu, Minhwan Ko, Sungho Shin

2025-04-15T22:03:00+00:00 ― 1 分で読む

データ構造とアルゴリズムミン・サムクラスタリングの技術

ミン・サムクラスタリングがデータを整理して分析をよくする方法を発見しよう。

Karthik C. S., Euiwoong Lee, Yuval Rabani

2025-04-15T18:36:00+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語ルクセンブルク語のセンテンス埋め込みで言語のギャップを埋める

ルクセンブルク語のテックが新しいモデルでどんな風に良くなってるか見てみよう。

Fred Philippy, Siwen Guo, Jacques Klein

2025-04-15T17:47:51+00:00 ― 0 分で読む

機械学習方程式を作る技術：シンボリックリグレッションの解説

シンボリック回帰がデータから数学的表現を見つける方法を探ってみて。

L. G. A dos Reis, V. L. P. S. Caminha, T. J. P. Penna

2025-04-15T17:39:20+00:00 ― 1 分で読む

機械学習視覚的戦略でディープラーニングを最適化する

図がディープラーニングアルゴリズムの効率をどう高めるかを学ぼう。

Vincent Abbott, Gioele Zardini

2025-04-15T16:59:42+00:00 ― 1 分で読む

量子物理学学びの未来：量子パーセプトロン

量子パーセプトロンとその人工知能における可能性を探る。

Ashutosh Hathidara, Lalit Pandey

2025-04-15T16:51:34+00:00 ― 1 分で読む

機械学習量子ポイントワイズ畳み込み：AIの新しい道

量子コンピューティングがニューラルネットワークと出会って、AIの性能と効率がアップしてるよ。

An Ning, Tai-Yue Li, Nan-Yow Chen

2025-04-15T13:40:30+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 SS-TrBoostingでドメイン適応を革命的に変える

異なるデータ環境に対する機械学習モデルを強化する新しいフレームワーク。

Lingfei Deng, Changming Zhao, Zhenbang Du

2025-04-15T05:45:36+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 2段階学習で医療画像解析を革新する

新しい方法が、ラベル付きデータとラベルなしデータを使って医療画像分析を強化する。

Luca Ciampi, Gabriele Lagani, Giuseppe Amato

2025-04-15T02:33:00+00:00 ― 1 分で読む

機械学習拒否オプションでノード分類を革新する

不確実な予測を避けるモデルの方法を紹介するよ。

Uday Bhaskar, Jayadratha Gayen, Charu Sharma

2025-04-15T01:44:51+00:00 ― 1 分で読む

人工知能テキストから画像へのAIでの不確実性のナビゲート

機械生成画像が不確実性によってどう変わるかを探ってる。

Gianni Franchi, Dat Nguyen Trong, Nacim Belkhir

2025-04-15T00:08:33+00:00 ― 1 分で読む

材料科学 CuXASNetで銅研究を革新する

CuXASNetは銅材料のX線吸収スペクトロスコピーを速くするんだ。

Samuel P. Gleason, Matthew R. Carbone, Deyu Lu

2025-04-15T00:08:28+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 PatchDPO: パーソナライズされた画像作成の変革

PatchDPOは、重要な詳細に焦点を当てたフィードバックで画像生成を強化するよ。

Qihan Huang, Long Chan, Jinlong Liu

2025-04-14T23:20:24+00:00 ― 1 分で読む

ネットワーキングとインターネット・アーキテクチャ NOMA: 5Gのネットワークアクセスを再定義する

NOMAが5Gネットワークの効率とユーザー体験をどう改善するかを学ぼう。

Sumita Majhi, Pinaki Mitra

2025-04-14T21:22:30+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 AMアダプター技術で画像を変革する

AM-Adapterが画像を変えつつ、重要なディテールを保つ方法を発見しよう。

Siyoon Jin, Jisu Nam, Jiyoung Kim

2025-04-14T20:07:48+00:00 ― 1 分で読む

社会と情報ネットワーク軌跡の分類：新しいアプローチ

研究者たちは複雑な空間の動きの経路を分類するための革新的な方法を開発した。

Vincent P. Grande, Josef Hoppe, Florian Frantzen

2025-04-14T17:43:21+00:00 ― 0 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 CLIPでイベントベースのデータ処理を革新する

CLIPをイベントモダリティに対応させることで、機械学習の新しい可能性が広がるよ。

Sungheon Jeong, Hanning Chen, Sanggeon Yun

2025-04-14T11:18:09+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 Align3R：深度推定の新しいアプローチ

Align3Rは、動的な動画での正確な深度推定を一貫性を持って向上させるよ。

Jiahao Lu, Tianyu Huang, Peng Li

2025-04-14T10:30:00+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 RoDyGSで動画レンダリングを革新する

RoDyGSはカジュアルな動画をリアルなダイナミックシーンに変えるよ。

Yoonwoo Jeong, Junmyeong Lee, Hoseung Choi

2025-04-14T09:41:51+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識トークンフロー：画像理解と生成をつなぐ

TokenFlowは、高度なAI機能のために画像の理解と作成を統合してるんだ。

Liao Qu, Huichao Zhang, Yiheng Liu

2025-04-14T07:17:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 UTSDで時系列予測を革命的に変える

UTSDは、複数のデータソースを統合することで時系列分析を変革します。

Xiangkai Ma, Xiaobin Hong, Wenzhong Li

2025-04-14T06:29:15+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における分布外検出のマスター

AIがどのように既知のデータと予期しない入力を区別するかを学ぼう。

Yifan Wu, Xichen Ye, Songmin Dai

2025-04-14T04:52:57+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 Point-GN: ポイントクラウド分類の新時代

パラメトリックじゃないアプローチで3Dデータ分析を革命的に変える。

Marzieh Mohammadi, Amir Salarpour

2025-04-14T04:04:48+00:00 ― 1 分で読む

発生生物学機械学習を使った細胞分化の理解

新しい方法が、細胞がどうやって発展して変化するかの洞察を明らかにしている。

Addison E. S. Howe, M. Mani

2025-04-14T02:54:27+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ニューラルネットワークをトリミングする：プルーニングの技術

プルーニングがニューラルネットワークの効率とパフォーマンスをどう上げるかを学ぼう。

Aditya Shah, Aditya Challa, Sravan Danda

2025-04-14T00:52:12+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識人間の洞察でコンピュータビジョンを強化する

人間の視覚にインスパイアされた機械の画像理解を改善する新しい方法。

Jorge Vila-Tomás, Pablo Hernández-Cámara, Valero Laparra

2025-04-14T00:20:28+00:00 ― 1 分で読む

機械学習重ね合わせとアクティブラーニングの複雑なダンス

アクティブラーニングを使って、機械学習における重ね合わせの課題を探ってるよ。

Akanksha Devkar

2025-04-14T00:04:03+00:00 ― 1 分で読む

機械学習クラスタリングのためのグラフ最大シフトの理解

Graph Max Shiftがデータポイントの効果的なグルーピングにどのように役立つか学ぼう。

Ery Arias-Castro, Elizabeth Coda, Wanli Qiao

2025-04-13T23:14:48+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語大規模言語モデルを形作る強化学習の役割

強化学習が大規模言語モデルをどうやって人間とのやり取りを良くするために洗練させるかを見つけよう。

Shuhe Wang, Shengyu Zhang, Jie Zhang

2025-04-13T21:39:36+00:00 ― 1 分で読む

人工知能 MEGでAIの意図を解読する

AIの目標指向行動を最大エントロピー目標指向性を使って測る方法を見てみよう。

Matt MacDermott, James Fox, Francesco Belardinelli

2025-04-13T20:03:18+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語 LLMの長い文脈処理を革命的に変える

新しいフレームワークが言語モデルの長文管理を強化するよ。

Hongyin Tang, Di Xiu, Lanrui Wang

2025-04-13T19:15:09+00:00 ― 1 分で読む

機械学習データのプライバシーと学習のバランスを取ること

オンラインフェデレーテッドラーニングとプライバシー技術についての考察。

Jiaojiao Zhang, Linglingzhi Zhu, Dominik Fay

2025-04-13T18:09:37+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識マシンが賢くなる: 長い動画を理解する

研究者たちはEgoSchemaと先進的なモデルを使って、動画理解の限界を押し広げている。

Keunwoo Peter Yu, Achal Dave, Rares Ambrus

2025-04-13T17:38:51+00:00 ― 1 分で読む

システムと制御ロボットの動作制御のバランス

デリケートな物を安全に扱うために、機械がどうやって適応するか探ってるんだ。

Michael Ruderman

2025-04-13T15:45:54+00:00 ― 1 分で読む

計算と言語トランスフォーマーが検索を学ぶ：画期的な研究

研究者たちは、トランスフォーマーがトレーニング技術を使って検索能力を向上させる方法を調査している。

Abulhair Saparov, Srushti Pawar, Shreyas Pimpalgaonkar

2025-04-13T12:01:48+00:00 ― 1 分で読む

人工知能適切なLLMの選び方：新しい方法

モデルが人間の助けなしに最適な言語モデルを選べる方法を学ぼう。

Neel Guha, Mayee F. Chen, Trevor Chow

2025-04-13T09:37:21+00:00 ― 1 分で読む

機械学習 AIの適応：教師なし学習の未来

教師なしドメイン適応は、AIが変化する環境で常に監視されなくても学べるようにするんだ。

Hisashi Oshima, Tsuyoshi Ishizone, Tomoyuki Higuchi

2025-04-13T08:49:12+00:00 ― 1 分で読む

機械学習アイソメトリーパースートで複雑なデータを理解する

アイソメトリ追求が複雑なデータ行列をどのように簡素化して、より良い分析を可能にするか学ぼう。

Samson Koelle, Marina Meila

2025-04-13T07:59:15+00:00 ― 0 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識歩行者の動き予測: 新しいアプローチ

革命的なモデルが社会的ダイナミクスを使って歩行者の動き予測を向上させる。

Haleh Damirchi, Ali Etemad, Michael Greenspan

2025-04-13T06:24:45+00:00 ― 1 分で読む

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