計算効率 に関する最新の記事

言語モデルにおける効率的な早期退出を利用した、より速いテキスト生成のための新しい方法。

新しいプルーニングのアプローチが、深層学習モデルの速度と効率を向上させる。

GLRUは、変化するデータセットのために機械学習モデルの更新を最適化するよ。

言語モデルのトレーニングを効果的に改善する方法を見てみよう。

新しいアプローチが高性能コンピューティングにおけるデータストレージとパフォーマンスを改善する。

BatchGFNは、有用なデータポイントを効率的に選ぶことで、バッチアクティブラーニングを改善する。

新しい方法がスパイキングニューラルネットワークの効率を向上させるために、発火を減らしてるよ。

マッチング追跡の効率を、さまざまな辞書を使ってターゲット関数を近似することに焦点を当ててみる。

RecycleGPTは以前の計算を再利用してテキスト生成を速くするよ。

研究によると、密な測定が対称性保護トポロジカル相における量子計算を強化できるらしい。

新しいデコーディング手法が量子誤り訂正を強化して、複雑な計算の精度を確保してるよ。

画像とテキストを使った機械学習モデルのためのコンパクトデータセットに関する研究。

新しい方法で、機械学習モデルがデータを効果的かつ迅速に忘れることができるようになった。

PaLDは大規模データセットの関係を分析する効率的な方法を提供してるよ。

効率的なデータ保存と計算のための新しい方法を探ってる。

ConcatPlexerは、複数の画像を効率的に処理する方法を改善し、精度を失うことなく行える。

新しい方法が、推論中のMLとDLモデルの性能を向上させる。

フレドホム積分方程式を解くための数値解析に関する研究。

新しいモデルGravNetNormが機械学習におけるポイントクラウド分析を強化する。

新しい方法が、スーパー解像度の画像品質を向上させつつ、計算の必要性を減らすんだ。

革新的なアプローチでGPU上の時間的インタラクショングラフのトレーニングが早くなる。

パラメータを少なくして、ディープラーニングのパフォーマンスを向上させる効率的なモデル。

新しい方法が、科学的応用のためにPINNsをSNNsに変換することで効率を向上させる。

コンピュータでのパワー計算を速くする改善を探る。

Hanayoは、その波のような構造で大規模言語モデルのトレーニング効率を向上させる。

新しいアプローチで、精度にほとんど影響を与えずにトランスフォーマーモデルのサイズを縮小できる。

新しい方法が、実世界のタスクに対するVLPモデルの効率を向上させる。

新しい方法が複雑なネットワークにおけるk欠陥クリークの発見を改善する。

新しいアプローチがベイズ最適化の効率を向上させ、計算時間を大幅に短縮する。

新しい方法がアンサンブル学習を通じて自己教師あり学習を改善し、より良い予測を実現するんだ。

アンサンブルスコアフィルターは、複雑なフィルタリング問題に新しいアプローチを提供するよ。

Go言語を使ったニューラルネットワークの並列化に関する研究。

新しい方法がマルチスケール材料挙動分析における境界共鳴エラーを最小化するよ。

ガウシアンボゾンサンプリングの効率に熱ノイズがどう影響するか調査中。

新しいアプローチが拡散モデルを強化して、データ生成をより良く、より速くするんだ。

一貫性モデルは強化学習における意思決定の効率を向上させる。

DeeDiffは、不要なステップをスキップすることで拡散モデルを改善し、質を犠牲にせずにスピードを向上させるんだ。

ベイズ的スパース化は、深層学習モデルを効率とパフォーマンス向上のためにすっきりさせるよ。

変化するグラフでPageRankスコアを効率的に更新する新しい方法。

長いテキストを扱う言語モデルの能力を向上させる新しい方法。