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[Paper] 범주형 재파라미터화와 디노이징 디퓨전 모델

범주형 변수를 사용하는 Gradient-based optimization은 일반적으로 편향은 없지만 잡음이 많은 score-function estimators에 의존하거나, 연속적인 relaxations에 의존한다.

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[Paper] LLM 에이전트를 활용한 조합 효율적 프론티어: 투자 포트폴리오 최적화

투자 포트폴리오 최적화는 모든 주요 금융 기관에서 수행되는 작업입니다. Cardinality Constrained Mean-Variance Portfolio Optimization (CCP)…

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[Paper] Memory Bank Compression을 이용한 Large Language Models의 Continual Adaptation

대형 언어 모델(LLMs)은 많은 일상 애플리케이션에서 필수 요소가 되었습니다. 그러나 데이터가 진화함에 따라 그들의 지식은 빠르게 오래되게 됩니다. Continual ...

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[Paper] 축구에서 오프볼 수비 역할 및 성과 평가를 위한 Machine Learning Framework

축구에서 오프볼 수비 퍼포먼스를 평가하는 것은 어려운 일이며, 전통적인 지표들은 상대의 움직임을 제한하는 미묘하고 협조적인 움직임을 포착하지 못한다.

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[Paper] 추론‑창의성 트레이드오프: 창의성 기반 문제 해결

최첨단 대형 언어 모델(LLM) 파이프라인은 부트스트랩된 추론 루프에 의존한다: 다양한 사고 사슬을 샘플링하고 가장 높은 점수를 받은 것을 강화한다...

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[Paper] Neuro‑Symbolic Programming을 위한 에이전시 프레임워크

심볼릭 제약을 딥러닝 모델에 통합하면 모델을 더 견고하고 해석 가능하며 데이터 효율적으로 만들 수 있습니다. 하지만 여전히 시간 소모적인 …

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[Paper] Stochastic Actor-Critic: Temporal Aleatoric Uncertainty를 통한 Overestimation 완화

강화학습에서 오프-폴리시 액터-크리틱 방법은 temporal-difference 업데이트로 크리틱을 학습하고 이를 정책(actor)의 학습 신호로 사용한다.

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[Paper] 대형 언어 모델의 주관적 스팬 식별 작업 성능 탐구

관련 텍스트 스팬을 식별하는 것은 NLP의 여러 다운스트림 작업에 중요하며, 모델 설명 가능성에 기여합니다. 대부분의 스팬 식별 접근법은 …

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[Paper] 정밀 자동 튜닝을 통한 선형 솔버의 컨텍스추얼 밴딧 기반 RL

우리는 선형 솔버의 적응형 정밀도 튜닝을 위한 강화 학습(RL) 프레임워크를 제안하며, 이를 일반 알고리즘으로 확장할 수 있다. 이 프레임워크는 …

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[Paper] 데이터 시프트 하에서 병리학 Vision-Language Model의 성능 저하 감지

Vision-Language Models는 의료 영상 분석 및 질병 진단에서 강력한 잠재력을 보여주었습니다. 그러나 배포 후에는 성능이 dete...

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[Paper] BSAT: B‑Spline Adaptive Tokenizer를 이용한 장기 시계열 예측

장기 시계열 예측에 트랜스포머를 사용하는 경우, 자체 주의(self-attention)의 이차 복잡도와 균일 패칭(uniform patching)의 경직성 때문에 성능이 제한됩니다.

2주 전 · ai

[Paper] Vision-and-Knowledge 강화 대형 언어 모델을 통한 일반화 가능한 보행자 횡단 행동 추론

보행자 횡단 행동을 추론하기 위한 기존 패러다임은 통계 모델부터 supervised learning methods에 이르기까지 다양하지만, 일반화 능력이 제한적이다.