モバイルロボットは、革新的な学習方法を使ってパンを見つけて切るようなタスクをマスターしてる。
Muhammad A. Muttaqien, Ayanori Yorozu, Akihisa Ohya
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機械学習 に関する最新の記事
新しいフレームワークが画像、テキスト、3Dオブジェクトの理解を深める。
Siyu Jiao, Haoye Dong, Yuyang Yin
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言語と動画を組み合わせて、ロボットの学習を向上させる。
Dejie Yang, Zijing Zhao, YangLiu
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DAMIMが機械学習における画像理解をどう改善するかを発見しよう。
Ran Ma, Yixiong Zou, Yuhua Li
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ノーマライズフローが核物理学の複雑な計算をどう簡単にするか発見しよう。
Pengsheng Wen, Jeremy W. Holt, Albany Blackburn
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効率的に事前学習済みAIモデルを選ぶ新しい方法。
Tengxue Zhang, Yang Shu, Xinyang Chen
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Calibreは、より良いモデルのパフォーマンスと公平性を持って、パーソナライズされたフェデレーテッド学習を強化するよ。
Sijia Chen, Ningxin Su, Baochun Li
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視点の変化が視覚モデルにおける物体認識に与える影響を調査中。
Mateusz Michalkiewicz, Sheena Bai, Mahsa Baktashmotlagh
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MVTamperBenchは、信頼性向上のために動画改ざん技術に対してVLMを評価する。
Amit Agarwal, Srikant Panda, Angeline Charles
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勾配降下法とそのバリエーションを使って、効果的な最適化について探ろう。
Filip Nikolovski, Irena Stojkovska, Katerina Hadzi-Velkova Saneva
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新しい方法で、AIのトリッキーな敵対攻撃に対する防御力が強化された。
Longwei Wang, Navid Nayyem, Abdullah Rakin
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研究者たちはAIモデルがどのように行動を予測し適応するかを調べてる。
Matthew Riemer, Zahra Ashktorab, Djallel Bouneffouf
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新しいアプローチが、コンピュータがビジュアルとテキストを使ってオブジェクトを追跡する方法を改善してる。
X. Feng, D. Zhang, S. Hu
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敵対的トレーニングは、SDI指標を使ってAIの欺瞞攻撃に対する防御を強化する。
Olukorede Fakorede, Modeste Atsague, Jin Tian
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DRAM-PIMとIMTPがデータ処理をどう変えて、もっと速いコンピューティングを実現してるかを見てみよう。
Yongwon Shin, Dookyung Kang, Hyojin Sung
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小さいカーネルはコンピュータービジョンの効率を上げて、リソースを節約するよ。
Mingshu Zhao, Yi Luo, Yong Ouyang
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GradNormLoRPで大きなモデルのファインチューニングがもっと簡単で効率的になる方法を見つけよう。
Jia-Hong Huang, Yixian Shen, Hongyi Zhu
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画像分類の正確さを高めるための課題とツールを理解しよう。
Duy M. Le, Bao Q. Bui, Anh Tran
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RS3GPがスマートなメカニズムで予測を革新する方法を学ぼう。
Csaba Tóth, Masaki Adachi, Michael A. Osborne
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機械的アンラーニングがAIシステムの個人データ保護にどう役立つか。
Omar M. Safa, Mahmoud M. Abdelaziz, Mustafa Eltawy
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新しい方法が音声と映像のラベルを整理して、動画解析の精度を良くするんだ。
Yongbiao Gao, Xiangcheng Sun, Guohua Lv
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ロボットが人間の指示に従って間違いに適応することでどう改善するかを学ぼう。
Yuxiao Yang, Shenao Zhang, Zhihan Liu
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高度な機械学習を使って隠れた重力波を見つける新しいアプローチ。
Ryan Raikman, Eric A. Moreno, Katya Govorkova
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ReLUネットワークがどうやって学習するのか、そしてなぜ単射が大事なのかを発見しよう。
Mihailo Stojnic
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新しい研究の基準が、動画を通じて日常のやり取りの理解を深める。
Xiaoyang Liu, Boran Wen, Xinpeng Liu
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機械学習が複雑な幾何学的形状の理解にどう役立つかを見てみよう。
Viktor Mirjanić, Challenger Mishra
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DLScannerは、物理学の複雑なパラメータ空間を効率的に検索する新しい方法を提供してるよ。
A. Hammad, Raymundo Ramos
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EchoSpotは、画像内のテキストを見つけて読む方法を革新するよ。
Jing Li, Bo Wang
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公平性と正確な患者ケアを優先する新しいヘルスケアモデルのアプローチ。
Daniel Smolyak, Courtney Paulson, Margrét V. Bjarnadóttir
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新しい方法が高度な技術を通じて、人間の活動に対する機械の理解を高めてるよ。
Junyao Wang, Mohammad Abdullah Al Faruque
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AI画像分類器のモデル保証の重要性を発見しよう。
Dang Nguyen, Sunil Gupta
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フェデレーテッドラーニングはデータをプライベートに保ちながら機械学習を向上させるよ。
Muhammad Irfan Khan, Elina Kontio, Suleiman A. Khan
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新しいフレームワークが複雑な環境でのロボットの動きを向上させる。
Nimrod Curtis, Osher Azulay, Avishai Sintov
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新しいモデルは、効率的な計算のために状態空間技術とメムリスティブデバイスを組み合わせてるよ。
Sebastian Siegel, Ming-Jay Yang, John-Paul Strachan
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最適化レイヤーがAIの学習と意思決定をどう向上させているか学ぼう。
Calder Katyal
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連携型アンラーニングがデータプライバシーをどう守るか学ぼう。
Zibin Pan, Zhichao Wang, Chi Li
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すべての人にとってクレジットスコアをもっと公平にする方法を探る。
Huyen Giang Thi Thu, Thang Viet Doan, Tai Le Quy
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医療画像分類を改善するための新しいアプローチ、移転可能性指標を使って。
Dovile Juodelyte, Enzo Ferrante, Yucheng Lu
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限られた例でコンピュータが画像を認識する方法を学ぼう。
Xi Yang, Pai Peng, Wulin Xie
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敵対的攻撃は大規模言語モデルの安全性を脅かし、信頼性と正確性を危険にさらす。
Atmane Ayoub Mansour Bahar, Ahmad Samer Wazan
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