機械学習 に関する最新の記事

この記事では、敵対的サンプルに対する深層学習の耐性を改善する方法について話してるよ。

新しい方法で、遅いデバイスを含めたフェデレーテッドラーニングでモデルの学習が強化されるよ。

新しい方法でAIがさまざまな課題に対して多様なスキルを学べるようになったよ。

視覚と言語モデルに対する敵対的攻撃への強靭性を向上させる。

TaxoLLaMAは、言葉の意味や関係を理解するのを助けて、言語処理をより良くするんだ。

さまざまなグリッパーのロボットの把持技術を改善するための総合的なデータセット。

新しい方法は、注意メカニズムを使ってドメインシフトに対処することで、オブジェクト検出を強化するよ。

新しいアプローチが複雑な3Dデータにおける形状表現を改善する。

Rにおけるコード生成と要約のためのLLMにおけるPEFT手法を検討中。

この研究は、グルーボールとそれらがダークマターにおいて果たす可能性のある役割を探っているよ。

新しい方法が可視カメラと赤外線カメラの画像のマッチングを向上させる。

クリーンデータなしでバックドアサンプルを見つける新しいアプローチ。

新しい方法が空間群の制約を取り入れて、正確な結晶生成を実現したよ。

新しい方法が、言語モデルのトレーニング速度を上げてメモリ使用量を減らすんだ。

EXPLORERは、テキストベースのゲームでAIを強化するために、ニューラルとシンボリックな推論を組み合わせてるよ。

研究が、さまざまなデータモデルにおける単層GCNのパフォーマンスに影響を与える要因を明らかにした。

新しい透かし技術が機械学習モデルの盗難防止を強化したよ。

AirPhyNetは物理学とデータを組み合わせて、より良い空気質予測を実現するよ。

InterLUDEは、ラベル付きデータとラベルなしデータを使ってモデルのパフォーマンスを向上させるよ。

新しい手法が不確実性のある部分を狙って分子シミュレーションを向上させる。

PALMは、変化する環境でのコンピュータービジョンモデルの適応性を向上させる。

SDMapを利用したHDMap生成に関する研究とその性能評価。

FeatUpは画像の特徴解像度を向上させて、コンピュータービジョンタスクのパフォーマンスを高めるよ。

FuseFLは、さまざまなデータソースを組み合わせて、より明確な説明を提供することで障害の特定を強化するよ。

DOPEを紹介するよ：観察データを使って治療効果の推定を改善する強力な方法さ。

この記事では、CLIPの様々な課題に対する頑丈さをレビューしてるよ。

この研究は、太陽フレアの予測とその技術への影響に関する機械学習技術を調査してるよ。

新しい方法が、大規模言語モデルを使った騒がしい音声認識の精度を向上させるよ。

新しいアプローチで、クラス不均衡のある機械学習モデルのバイアスを減らせるよ。

この記事では、言語モデルにおける数値的特性の構造と表現について調べてる。

小さいモデルの要約スキルを大きいモデルを使って向上させる新しいアプローチ。

研究によると、タスクの難しさが拡散モデルのトレーニングにどう影響するかが示されてるよ。

新しい学習フレームワークで車両ネットワークのデータ共有と安全性を革命的に変える。

SCILLAは2D画像から詳細な3D都市モデルを作成する新しい方法を提供します。

ヒストグラムロスが不確実性をモデル化することで回帰予測をどう改善するか学ぼう。

BOSS Netは機械学習を使って星の性質の研究を進化させるんだ。

新しいモデルは、インタラクティブゲーム理論の戦略を使って進化するデータポイゾニング脅威に適応する。

鶏の鳴き声を分析することで、健康や農場の生産性が向上するんだ。

科学者たちは、機械学習を使って銀河の中の隠れたAGNsを発見してるよ。

HawkEyeは、長い動画を効果的に処理するためにビデオテキストモデルを強化するよ。