arXiv:2503.20102v3 Тип объявления: replace Аннотация: Планирование на длинных горизонтах крайне важно в сложных средах, но такие планировщики на основе диффузии, как Diffuser, ограничены длинами траекторий, наблюдаемых во время обучения. Это создает дилемму: для эффективного планирования необходимы...
Лента материалов из области искусственного интеллекта (AI)
Материалов: 78647
arXiv:2505.15813v2 Тип объявления: replace Аннотация: Понимание функциональных репрезентаций в высшей зрительной коре является фундаментальным вопросом вычислительной нейробиологии. Хотя искусственные нейронные сети, предварительно обученные на крупномасштабных наборах данных, демонстрируют поразит...
arXiv:2505.17708v3 Тип объявления: replace Аннотация: Причинно-следственные рассуждения и обнаружение причинно-следственных связей — две фундаментальные задачи причинного анализа, которые часто сталкиваются с трудностями при применении из-за сложности, зашумлённости и высокой размерности реальных да...
arXiv:2506.05628v2 Тип объявления: replace Аннотация: Способность проектировать молекулы, сохраняя сходство с целевой молекулой и/или её свойством, крайне важна для различных приложений в области разработки лекарств, химического дизайна и биологии. В данной статье мы представляем эффективный метод,...
arXiv:2506.09105v2 Тип: замена Аннотация: Мы представляем MetaTT, адаптерный фреймворк на основе тензорного поезда (TT) для тонкой настройки предварительно обученных трансформеров. MetaTT обеспечивает гибкую и параметрически эффективную адаптацию модели за счёт использования единого разделяемого TT ...
arXiv:2506.10680v4 Тип: замена Аннотация: Непрерывное обучение представляет собой фундаментальную проблему для нейронных систем, которые часто страдают от катастрофического забывания при работе с последовательными задачами. Самоорганизующиеся карты (SOM), несмотря на свою интерпретируемость и эффект...
arXiv:2507.01695v2 Тип объявления: replace Аннотация: Глубокие нейронные сети (ГНС) стали повсеместными благодаря их выдающейся способности моделировать сложные паттерны в различных областях, таких как компьютерное зрение, распознавание речи, робототехника и т.д. Хотя большие модели ГНС часто точне...
arXiv:2507.03291v2 Тип объявления: replace Аннотация: Методы адаптации доменов (AD), основанные на глубоком обучении, продемонстрировали высокую производительность за счёт обучения переносимым представлениям. Однако их зависимость от обучения мини-батчами ограничивает моделирование глобального распр...
arXiv:2506.23293v2 Тип объявления: replace-cross Аннотация: Мы представляем новую парадигму эмерджентной локальной памяти. Это полностью параллельная, непрерывно обучающаяся, адресуемая по содержимому память, кодирующая глобальный порядок. Она демонстрирует, как локальные ограничения при несогласова...
arXiv:2508.18982v2 Тип объявления: замена Аннотация: В последние годы прогнозирование временных рядов значительно улучшилось благодаря моделям-трансформерам и большим языковым моделям, которые способствуют прогрессу состояния дел в этой области. Современные модели прогнозирования, как правило, являю...