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[Paper] 연속 용매 효과 학습: 일시적 흐름 데이터로부터: Graph Neural Network 벤치마크 on Catechol Rearrangement
연속적인 용매 조성 범위에 걸친 반응 결과를 예측하는 것은 유기 합성 및 공정 화학에서 여전히 중요한 과제입니다. 전통적인 m...
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[Paper] 코드 변경 영향 분석을 위한 GPT-5 활용 데이터셋 및 예비 연구
소스 코드 변경과 그 변경이 다른 코드 엔티티에 미치는 영향을 이해하는 것은 소프트웨어 개발에서 중요한 기술입니다. 그러나 코드 변경에 대한 분석과 ...
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[Paper] 제한된 지연 동기 컬렉티브를 통한 더 빠른 분산 추론 전용 추천 시스템
추천 시스템은 개인화된 콘텐츠 제공을 가능하게 하며, 따라서 많은 대기업의 수익을 창출합니다. 지난 10년간, 딥러닝 recommende...
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AI가 고양이가 개와 비슷하다는 것을 아는 방법: Word Embeddings에 대한 직관적 가이드
컴퓨터가 고양이가 개보다 차와 더 비슷하다는 것을 어떻게 아는지 궁금해 본 적 있나요? 기계에게 단어는 단지 문자열이나 임의의 ID 번호에 불과합니다.
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[Paper] 웨어러블 IoT를 위한 분산 연합 학습에서 증거 기반 신뢰 인식 모델 개인화
Decentralized federated learning (DFL)은 중앙 집중식 조정 없이 엣지 디바이스 간 협업 모델 훈련을 가능하게 하며, 시스템 장애에 대한 복원력을 제공한다.
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[Paper] Over-the-Air Federated Learning에서 시기적절한 파라미터 업데이트
연합 학습(FL)의 모델 훈련 과정에 over-the-air computations(OAC)를 도입하는 것은 통신 부담을 완화하는 효과적인 접근 방식이다.
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[Paper] 클러스터링 기반 전이 학습을 이용한 동적 다중모달 다목적 진화 알고리즘
동적 다중모달 다목적 최적화는 동시에 여러 동등한 파레토 최적 집합을 추적하고 po...
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[Paper] 적을수록 더 좋다: 8-bit Quantization이 Large Language Models의 Continual Learning을 향상시킨다
Catastrophic forgetting은 지속적 학습에서 근본적인 도전 과제를 제시하며, 특히 모델이 배포 효율성을 위해 quantized될 때 더욱 그렇다. 우리는 체계적으로…
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[Paper] DPSR: 차등 프라이버시 희소 재구성을 위한 다단계 노이즈 제거 기반 추천 시스템
Differential privacy (DP)는 추천 시스템에서 사용자 데이터를 보호하기 위한 gold standard로 부상했지만, 기존의 privacy‑preserving 메커니즘은 …
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[Paper] LouvreSAE: 해석 가능하고 제어 가능한 스타일 전이를 위한 Sparse Autoencoders
생성 모델에서의 artistic style transfer는 여전히 중요한 도전 과제이며, 기존 방법들은 종종 모델 파인튜닝이나 추가적인 …
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[Paper] 비선형 데이터 동화를 위한 Ensemble Schrödinger Bridge 필터
이 작업은 새로운 비선형 최적 필터인 Ensemble Schr{ö}dinger Bridge 비선형 필터를 제시한다. 제안된 필터는 sta의 결합을 찾는다.