Наука

44322 статьи

Научные открытия, исследования и космос. Материалы из N+1, Naked Science, Научной России и специализированных изданий.

arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Связанный потенциал и гарантии охвата адаптивным субмоделированным обучением

arXiv:2608.071757v2 Annuales Type: заменить резюме: субмодельное обучение позволяет клиентам с ограниченными ресурсами готовить менее широкие версии глобальной модели, но существующие методы распредел...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Как много имеет значение сообщение? Исследование сфальсифицированных слоев GNN для невральной сети

arXiv:2607.26404v2 Аннонс Тип: заменить резюме: графические нейронные сети (ГНН) широко используются в качестве регрессоров, например для прогнозирования точности нервной архитектуры. Тем не менее раз...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Учеба на местах в целях оптимизации контекста с частичными ответами

arXiv: 2606.01081v2 Annuales Type: заменить резюме: ориентированное на принятие решений обучение (DFL) обеспечивает подготовку моделей прогнозирования путем оптимизации качества принятия решения в низ...

arXiv Machine Learning
4
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

МАРГИН: Калибровка достоверности в режиме работы для координации модели фонда с несколькими агентами

arXiv: 2605.22949v4 Тип уведомления: заменить резюме: Когда координатор сопоставляет ответы, полученные с помощью различных моделей фундамента, самоуверенность может иметь разные значения для респонде...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Быстрые поперечные нападения, сопровождаемые градиентным прогнозом

arXiv:2605.14868v2 Annuales Type: заменить резюме: создание примеров состязательности в масштабе является основным примитивным фактором для оценки надежности, состязательной подготовки и красной коман...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Необучаемый с помощью GateActivation Перенаправления

arXiv:2605.12765v4 Annuales Type: заменить резюме: Большие языковые модели (LMS) запоминают огромное количество учебных данных, вызывая озабоченность по поводу неприкосновенности частной жизни, наруше...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Оптимальные транспортные планы и последствия для сопоставления потоков

arXiv: 2605.121774v2 Annuales Type: заменить резюме: " Решение вопроса о оптимальной перевозке (ОТ) на случайных мини-батарях является обычной суррогатной системой для точного ОТ в рамках широкомасшта...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Не забывайте забыть: Gate Adventive позиционное кодирование

arXiv:2605.10414v2 Annuales Type: заменить резюме: Robile Potental Encycloping (ROPE) широко используется в современных больших языковых моделях. Однако в тех случаях, когда последовательность выходит...

arXiv Machine Learning
1
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Не втягивай своих кронекеров в твист: гауссианские процессы на высокомерных неполных сетях

arXiv: 2605.08036v2 Annuales Type: заменить резюме: Мы введем CUTS-GPR, новый метод выполнения численно точных GPR в высокомерных параметрах. Ключевым компонентом CUTS-GPR является чрезвычайно быстрый...

arXiv Machine Learning
1
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Минимальная максимальная частота проведения второй ордерной калибровки

arXiv: 2605.07808v2 Annualection Type: заменить резюме: погрешность калибровки второго порядка категоризирует, насколько точно оценка эпистемически-неопределённой оценки, проведенной более высоким зак...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Доказанная эффективность адаптации от офлайн-онлайновой стоимости с общей функцией

arXiv:2604.13966v2 Annuales Type: заменить резюме: Мы изучаем ценность адаптации в офлайн-онлайновом обучении под общей функцией. Начиная с несовершенной офлайновой предварительной функции в размере $...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Динамическое свободное обнаружение рейдеров в процессе обучения на основе симулированных схем нападения

arXiv:2604.4611v3 Annualce Type: заменить резюме: Федеративное обучение (FL) позволяет нескольким клиентам совместно обучать глобальную модель путем обобщения местных обновленных данных без обмена час...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Прекратить поиск, начать кодирование: почему линейные пробы и Sparse Autoencoders не справляются с комбинацией

arXiv:2603.28744v2 Аннонс Тип: заменить резюме: Гипотеза линейного представления гласит, что активация нейронной сети кодирует высокоуровневые концепции как линейные смеси. Однако под суперпозицией эт...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Помимо копирования образцов: структурная запоминание в моделях диффузии

arXiv: 2603.13419v3 Тип уведомления: заменить резюме: модели диффузии хорошо обобщают на практике. Парадоксально, что оптимальная диффузионная модель полностью запоминает данные о подготовке кадров и ...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Поколение с целью прогнозирования клеточной реакции на гены

arXiv: 2603.07233v2 Annuales Type: заменить резюме: прогнозирование транскрипционных ответов на генетические нарушения имеет основополагающее значение для функциональной геномики и терапевтического от...

arXiv Machine Learning
5
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

PAREGTA: Временно знающая система представления пациентов на базе LLM для анализа EHR

arXiv:2602.19661v3 Вид уведомления: заменить резюме: временная информация в структурированных электронных медицинских записях (ЭПЧ) часто теряется при небольших одноразовых или графических представлен...

arXiv Machine Learning
4
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Синтетический ряд времени Generation через комплексные сети

arXiv: 2601,22879v3 Annualection Type: заменить резюме. Данные временных рядов имеют важное значение для широкого круга приложений, однако доступ к высококачественным наборам данных часто ограничивает...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Механистические данные для спектральных структур в сетях, оснащенных предварительными данными

arXiv: 2601.21731v3 Annuales Type: заменить резюме. Чтобы понять, какие сети предполагают внутренние механистические исследования ЦГМ, можно найти в них информацию о форме прогнозов, но рассматривать ...

arXiv Machine Learning
4
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Местные временные врата для нервных сетей, работающих по принципу " время-роуверситет >

arXiv: 2510.10.12843v2 Annuales Type: заменить резюме: Spiking нейронные сети (SNNs) обещают энергоэффективный искусственный интеллект в нейроморфном оборудовании, но борются с задачами, требующими ка...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Площадь тепловых ядер для полуобучаемого обучения графику с небольшим размером выборки

arXiv: 2510,04440v2 Annuales Type: заменить резюме: мы разрабатываем систему с частичным тепло-ядерным приводом на базе источника для полусверхвиденного графического обучения, которая сочетает неместн...

arXiv Machine Learning
2
Читать