arXiv:2506.21714v3 Тип объявления: замена Аннотация: Непрерывные нормализующие потоки (Continuous Normalizing Flows, CNFs) и диффузионные модели (Diffusion Models, DMs) генерируют высококачественные данные из шумового распределения. Однако их процесс выборки требует многократных итераций для решен...
Лента материалов из области искусственного интеллекта (AI)
Материалов: 79068
arXiv:2506.08270v3 Тип объявления: замена Аннотация: Проектирование нейронных сетей обычно основано на ручном подборе методом проб и ошибок или поиске архитектуры нейросети (Neural Architecture Search — NAS), за которым следует обучение весов. Первый подход требует значительных временных затрат и ...
arXiv:2509.09030v2 Тип объявления: замена Аннотация: Обнаружение аномалий имеет критическое значение в таких областях, как кибербезопасность и финансы, особенно при работе с крупномасштабными табличными данными. Тем не менее, задача обнаружения аномалий без учителя — когда нет помеченных аномальны...
arXiv:2508.14871v2 Тип объявления: замена Аннотация: Модели диффузии обычно вводят изотропный гауссовский шум, игнорируя структуру данных. Вдохновленные тем, как квантовые сжатые состояния перераспределяют неопределенность в соответствии с принципом неопределенности Гейзенберга, мы вводим модели с...
arXiv:2511.00044v2 Тип объявления: замена Аннотация: Физические нейронные сети (PNN) являются перспективными платформами для вычислительных систем следующего поколения. Однако недавние достижения в производительности цифровых нейронных сетей во многом обусловлены быстрым ростом числа обучаемых пар...
arXiv:2505.08046v2 Тип объявления: замена-перекрёстная публикация Аннотация: Мобильные глушители представляют собой критическую угрозу для сетей 5G, особенно в области военной связи. Мы предлагаем интеллектуальную анти-глушащую архитектуру, которая интегрирует метод классификации множественных сигн...
arXiv:2509.01349v2 Тип объявления: замена-перекрёстная Аннотация: Подбор гиперпараметров является одним из ключевых этапов для обеспечения сходимости моделей машинного обучения. Мы утверждаем, что интуиция относительно оптимального выбора гиперпараметров для стохастического градиентного спуска мож...
arXiv:2511.14076v1 Тип объявления: новый Аннотация: Для повышения практической применимости методов локализации на основе глубокого обучения существующие исследования стремятся решить проблему зависимости от сценария с помощью мета-обучения. Однако эти исследования в основном сосредоточены на вари...
arXiv:2511.13893v1 Тип объявления: новый Аннотация: В области дифференциально-приватного синтеза табличных данных общепринято мнение о том, что статистические модели превосходят методы на основе нейронных сетей (НН). Однако мы утверждаем, что этот вывод неполон и упускает из виду проблему плотно к...
arXiv:2511.14153v1 Тип объявления: новый Аннотация: Большие языковые модели (LLM) наследуют явные и неявные предубеждения из своих обучающих наборов данных. Выявление и устранение предвзятости в LLM имеет решающее значение для обеспечения справедливых результатов, поскольку они могут способствоват...