機械学習 に関する最新の記事

データが豊富な環境で機械学習が監査サンプリング手法をどう強化するか。

効率的な画像処理のための重みとトークンプルーニングを組み合わせた新しいアプローチ。

大きなモデルが少ないデータから効率的に学ぶ方法を調べてる。

機械学習モデルで効果的な反事実を選ぶための包括的な方法。

新しい方法は、言語的特徴を取り入れることでOIEのパフォーマンスを向上させる。

この記事では、データとモデルの知識を統合することで視覚的グラウンディングを改善する新しい方法を紹介するよ。

機械が動画データから学ぶ方法と、直面する課題の概要。

新しい方法が楽譜の読み取りと解釈を向上させる。

半教師ありアプローチがEEGデータからの運動イメージの分類を改善する。

連邦学習は、厳しい天候における自律走行車の協力を強化する。

新しいモデルがAIの意思決定の理解と適応力を高める。

強化学習は自動運転の安全性テスト方法を改善する。

マルチオブジェクト機械学習タスクでの効果的な重み最適化の新しい方法。

微分可能な論理は、形式的検証やトレーニング手法の向上を通じて機械学習を強化する。

DVMNetは新しい技術で見たことない物体のポーズ推定を強化するよ。

GROSはデータ分析の精度を上げるために複数の推定器を組み合わせるよ。

研究によると、ロケーショントークンがテキスト専用の言語モデルにおける空間的推論を強化することが分かっているよ。

MIM-Reasonerは、複数のソーシャルメディアプラットフォームにわたる情報の拡散を最適化するんだ。

この方法は、画像の多様性を保ちながらStyleGANの効率を向上させる。

悪意のあるデータ攻撃から機械学習モデルを守る新しい方法。

少ないサンプルで意思決定する新しいアプローチ。

研究によると、言語モデルへのバックドア攻撃の新しい手法が明らかになったけど、影響は最小限に抑えられてる。

新しい方法でユーザーの行動表現とエンゲージメントが向上するよ。

安全な自動運転システムのためのモーション予測技術の改善。

新しいフレームワークがLeanを使って大規模言語モデルの論理的推論を強化するよ。

新しい手法で、機械学習を使ってスぺックルノイズの影響を受けた画像の質を向上させる。

この記事では、さまざまなタスクにおけるビジョントランスフォーマーのためのRoPEの利点について話してるよ。

この論文は、トークンプルーニングを通じてドキュメント検索を強化する新しい戦略を検討してるよ。

HETALは、機械学習モデルをトレーニングする際にクライアントデータを安全に保ってるよ。

新しいモデルは、データの複雑さに対処することでIoTデバイスのセキュリティを向上させる。

SemLaは複雑なテキスト分類の課題に新しい視点を提供するよ。

この研究は、LoRAファインチューニングがトランスフォーマーモデルのトークンクラスタリングにどんな影響を与えるかを調査してるよ。

Wi-Fiと機械学習を使ってスマートデバイスの位置精度を向上させる方法を見てみよう。

ソーシャルメディアでのスタンス検出を改善するために、スタンス理論を紹介するよ。

より正確なシーングラフ生成のための新しい方法を紹介します。

新しい手法でHJB方程式とテンソルトレインを使って、複雑な分布からのサンプリングが改善されたよ。

アクティブラーニングはラベリングコストを下げつつ、モデルのパフォーマンスを向上させるんだ。

画像認識タスクの機械学習システムを改善するための新しいアプローチ。

回帰分析における有意性検定を強化する方法を紹介します。

DeepONetが製造予測をどのように改善し、プロセスを最適化するかを見てみよう。