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[Paper] 페르미온 바닥 상태의 최소 표현 학습
우리는 양자 다체 시스템의 바닥 상태를 최적 압축된 표현으로 발견하는 비지도 머신러닝 프레임워크를 소개한다. 자동인코더를 사용하여…
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[Paper] SpectralKrum: 연합 학습에서 비잔틴 공격에 대한 스펙트럴-지오메트릭 방어
Federated Learning (FL)은 데이터를 로컬에 보관하는 클라이언트들에 걸쳐 모델 훈련을 분산시키지만, 이 아키텍처는 근본적인 취약점을 노출합니다: Byza...
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[Paper] LUCID: 학습 기반 불확실성 인식 인증을 위한 확률 동역학 시스템
AI 기반 시스템의 안전성을 보장하는 것은 특히 자율 주행 및 의료와 같은 고위험 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. Trad...
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[Paper] Generative Parametric Design (GPD): 실시간 기하학 생성 및 즉시 다중 파라미터 근사를 위한 프레임워크
이 논문은 Generative Parametric Design (GPD)이라는 새로운 프레임워크를 도입함으로써 시뮬레이션 기반 공학 과학 분야에 새로운 패러다임을 제시한다. GPD ...
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[Paper] CogniSNN: 스파이킹 뉴럴 네트워크에서 무작위 그래프 아키텍처를 활용한 뉴런 확장성, 경로 재사용성 및 동적 구성 가능성 구현
스파이킹 신경망(SNN)은 인공 신경망의 3세대로 간주되며, 인공지능과 …
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머신러닝 ‘Advent Calendar’ 12일차: Excel에서 Logistic Regression
이 기사에서는 Excel에서 로지스틱 회귀를 단계별로 직접 재구성합니다. 게시물 “Machine Learning ‘Advent Calendar’ Day 12: Logistic Regression in Excel”을 참고하세요.
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[Paper] ECCO: 효율적인 실시간 비디오 연속 학습을 위한 크로스-카메라 상관관계 활용
최근 비디오 분석 분야의 발전은 실시간 데이터 드리프트를 해결하기 위해 개별 카메라에 대해 특화된 경량 DNN 모델을 지속적으로 재학습합니다. 그러나, ...
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[Paper] 신호에서 턴까지: 모듈형 Speech-to-Speech 파이프라인의 상호작용 마찰
voice-based AI 시스템이 remarkable generative capabilities를 달성했지만, 그들의 상호작용은 종종 대화가 끊어진 느낌을 줍니다. 이 논문은 …
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[Paper] 고차원 대리 모델링을 이용한 폐쇄 루프 학습을 위한 Neural-Network-Parameterized Model Predictive Control
폐루프 데이터로부터 제어기 파라미터를 학습하면 폐루프 성능이 향상되는 것으로 나타났습니다. 베이지안 최적화는 널리 사용되는 블랙박스 및 샘플...
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[Paper] 제한된 데이터로부터 강직 PDE 시스템 학습을 위한 안정적인 스펙트럴 뉴럴 오퍼레이터
시공간 동역학의 정확한 모델링은 과학 및 공학 전반에 걸친 복잡한 현상을 이해하는 데 필수적입니다. 그러나 이 작업은 근본적인...
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[Paper] MedAI: NeurIPS CURE-Bench 대회에서 TxAgent의 치료적 에이전시 추론 평가
임상 의학에서 치료 의사결정은 AI 가이드가 환자 특성 간의 복잡한 상호작용과 얽혀 있는 고위험 분야입니다.