arXiv:2110.09138v2 Тип объявления: замена Аннотация: Нейронные сети, дополненные памятью (MANN), способны выполнять алгоритмические задачи, такие как сортировка. Однако они часто не справляются с обобщением на последовательности входных данных, длина которых не встречалась во время обучения. Мы пред...
Лента материалов из области искусственного интеллекта (AI)
Материалов: 78659
arXiv:2405.13746v3 Тип объявления: replace Аннотация: Успех современных больших языковых моделей (LLM) зависит от обширных данных для обучения, которые собираются и хранятся централизованно, что называется централизованным обучением (CL). Однако такой способ сбора данных создает угрозу конфиденциаль...
arXiv:2409.04407v2 Тип объявления: replace Аннотация: Атаки на основе состязательного отсутствия данных (AM) направлены на манипулирование процессом обучения модели путем тщательно спроектированной проблемы отсутствующих данных для достижения конкретной злонамеренной цели. AM-атаки существенно отли...
arXiv:2411.01956v2 Тип объявления: replace Аннотация: Противоречивые объяснения, возникающие из-за различий в методах атрибуции или внутренних представлений моделей, ограничивают применение машинного обучения в критически важных для безопасности областях. Мы превращаем это разногласие в преимущество...
arXiv:2411.02671v2 Тип объявления: replace Аннотация: Возникающая способность крупных языковых моделей (LLM) к контекстному обучению (in-context learning, ICL) стимулировала их применение для прогнозных задач в различных областях с разными типами данных, включая табличные данные, благодаря методам с...
arXiv:2411.11647v3 Тип объявления: replace Аннотация: Обучение с подкреплением (RL) — это мощный инструмент для принятия последовательных решений, но его применение часто затруднено из-за проблем с конфиденциальностью, возникающих из-за его данных взаимодействия. Эта проблема особенно остро стоит в...
arXiv:2412.12870v4 Announce Type: replace Аннотация: Обучение прогностических моделей на основе высокоразмерных сенсорных наблюдений является фундаментальной задачей для киберфизических систем, однако латентные представления, изучаемые стандартными моделями мира, лишены физической интерпретируемости...
arXiv:2501.02036v2 Тип объявления: replace Аннотация: Глубокое кластеризация — это важная задача современного искусственного интеллекта, целью которой является разбиение набора образцов данных на заданное число однородных групп (т.е. кластеров). В последних исследованиях предлагаются всё более совер...
MOS-Attack: Масштабируемый фреймворк для многоцелевой атаки с использованием состязательных примеров
arXiv:2501.07251v3 Announce Type: replace Аннотация: Создание состязательных примеров крайне важно для оценки и повышения устойчивости глубоких нейронных сетей (ГНС), что представляет собой задачу, эквивалентную максимизации недифференцируемой функции потерь 0-1. Однако существующие одноцелевые мето...
arXiv:2501.18875v2 Тип объявления: replace Аннотация: Самоконтролируемое обучение привлекает значительное внимание в современных приложениях, в основном из-за нехватки размеченных данных. Хотя существующие методы SSL в основном решают проблему дисперсии признаков и линейных корреляций, они часто пр...