arxiv arXiv cs.LG · 20 ч назад

TeaNet улучшает обучение с небольшим количеством примеров в вибрационной спектроскопии

TeaNet, усиленный с точки зрения задачи, восстанавливает спектры, случайно скрытые, для генерации усредненных образцов, сохраняющих исходные спектральные особенности при введении специфических для области вариаций. Этот подход позволяет глубоким нейронным сетям более эффективно выявлять дискриминантные волновые числа, превосходя CNN на 17% в сложных синтетических сценариях и обеспечивая улучшенную интерпретируемость в задачах обучения с небольшим количеством примеров.

arxiv arXiv cs.LG · 20 ч назад

Топологические нейронные динамики: моделирование последовательностей по нейронам

Топологические нейронные динамики (TND) вводят рамку моделирования последовательностей по нейронам, при которой каждый нейрон развивается независимо через структуру направленного графа. В задаче копирования поведения одного игрока в игре Pong TND достигает среднего значения 17,47 последовательных перехватов за круг, превосходя все базовые модели более чем в три раза.

arxiv arXiv cs.LG · 20 ч назад

NASDAQ: Усреднённая динамика наблюдений с усилением Q-обучения

NASDAQ решает проблемы низкомерных наблюдений в обучении с усилением, нормализуя пространства наблюдений для балансировки потерь реконструкции. Оно интегрирует обучение оценок с краткосрочной оценкой и предсказанием следующего наблюдения, достигая конкурентоспособных или превосходных результатов с меньшим временем обучения в различных областях.

arxiv arXiv cs.LG · 20 ч назад

Диагностика для выбора политики в МОРЛ

Мы предлагаем диагностический процесс для выявления поведенческих вариаций в политиках многокритериального обучения с подкреплением. Метод выявляет различия в траекториях политики за пределами ожидаемых возвратов, предоставляя количественные и визуальные инструменты для анализа политики. Проверен на сетевых мирах и масштабирован на задачи непрерывного управления, эффективно выявляет поведенческую разнообразность при росте сложности.

arxiv arXiv cs.LG · 20 ч назад

MedTS-TTT: обучение в процессе тестирования для медицинских временных рядов

MedTS-TTT представляет рамку обучения в процессе тестирования для классификации медицинских временных рядов. Основан на CLSA-TTT и гатерной конволюционной архитектуре, она обеспечивает быстрое, одношаговое адаптация без итеративной оптимизации. На четырех публичных наборах данных она достигает 11 из 12 лучших результатов при оценке девяти базовых моделей и трёх метрик.

media r/LocalLLaMA · 20 ч назад

KaLM-Reranker-V1: Быстрый и эффективный переупорядочиватель документов

KaLM-Reranker-V1 — это быстрый, но не последовательный переупорядочиватель, который разделяет вычисление запроса и прохода, при этом сохраняя сильную модель соответствия через перекрестное внимание. Он достигает наилучших результатов на BEIR, превосходит промышленные модели, такие как Qwen3-Reranker, и показывает отличные результаты на MIRACL и LMEB, при этом нано-модель 0.27B остаётся конкурентоспособной по отношению к моделям на 7-12 миллиардов параметров.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Обнаружение аномалий без надзора с помощью резервуарных компьютеров

Проверка на соответствие Колмогорова-Смирнова на весах выходных данных резервуарного компьютера выявляет изменения режимов в нелинейных системах. Метод различает визуально идентичные аттракторы, выявляет смещения параметров на семь раз меньше, чем у базовых моделей глубокого обучения, и определяет вентрикулярную дрожь в записях ЭКГ.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Sea-Scan: обнаружение тёмных судов на основе машинного обучения с использованием слабого надзора

Sea-Scan использует машинное обучение для обнаружения и локализации тёмных судов на незаполненных данных. Оно достигает показателя обнаружения 97,8% при уровне ложных срабатываний 1,98%, используя слабый надзор на основе несовершенных меток AIS.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Ремонт графа Рамануя снижает перенасыщение в ГНН

Метод Рамануя распространения использует графы Рамануя для снижения перенасыщения в графовых нейронных сетях, обеспечивая ненулевую кривизну сопротивления. Метод сохраняет локальную связность, обеспечивая эффективный поток информации на большие расстояния, превосходя девять наиболее передовых методов переподключения.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Резервуарное вычисление для обработки звуковых сигналов без извлечения признаков

В этой статье исследуется резервуарное вычисление как метод обработки звуковых сигналов без извлечения признаков. Показано, что параллельные глубокие архитектуры резервуаров превосходят более узкие и последовательные по точности, при этом сохраняя низкую сложность, что позволяет эффективно и с низким энергопотреблением обрабатывать звуковые сигналы с минимальной предобработкой.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Кадровая система на основе открытых данных определяет топологию городской сети электроснабжения

Новая система использует данные о публичной инфраструктуре и OpenStreetMap для восстановления топологии городской сети электроснабжения от передачи до соединений на уровне зданий. Она успешно отображает сеть для 7330 зданий в районе Альна в Осло, что позволяет проводить детальный анализ электрической системы, включая оптимизацию потоков и исследования устойчивости.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

SOHET: трансформатор для гетерогенных потоков событий

SOHET вводит иерархическую архитектуру трансформатора с таблицевыми кодировщиками, специфичными для типа события, и самосупервизированной предобученной. Он превосходит существующие методы на 5,8% на задаче обнаружения мошенничества Booking.com и достигывает лучших результатов на 6 из 8 задач EBES-бенчмарка.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Управление прогнозированием ремонта с использованием многоуровневого внимания и онлайн-обучения

Фреймворк глубокого обучения, использующий многоуровневое внимание и онлайн-обучение, с высокой точностью предсказывает продолжительность ремонта, интегрируя категориальные и числовые исторические данные. Модель достигает точности 78% на реальных данных по ремонту с 2013 по 2020 год, превосходя прямые нейронные сети и случайные леса, при этом веса внимания раскрывают ключевые взаимодействия признаков.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Граф разностей для анатомически структурированной медицинской идентификации

Граф разностей (GoD) вводит анатомически структурированную алигнацию разностей для медицинской идентификации изображений. Он представляет изображения в виде анатомических графов, вычисляет разности на соответствующих анатомических участках и фиксирует сигналы идентификации на гомологичных структурах. GoD повышает точность Rank-1 на 7,1 пункта в фундусе и на 3,1 пункта в CXR, при этом демонстрирует лучшую обобщаемость в условиях нулевого обучения.

arxiv arXiv cs.LG · 21 ч назад

Функциональная ортогональность обеспечивает идентифицируемость в непеременной дисентанглменте

В статье доказывается, что локально ортогональные направления в генеративных моделях гарантируют идентифицируемость скрытых факторов без необходимости в статистической независимости или касательных предположениях. Эксперименты с ортогонально регулируемыми нормализующими потоками подтверждают надежное восстановление истинных скрытых факторов, что оспаривает ранее сформулированные утверждения о невозможности непеременной дисентанглменты.

arxiv arXiv cs.LG · 22 ч назад

ADualVUOT: Гетерогенная альгебраическая синхронизация пространства скрытых представлений для несупервизированной адаптации домена

ADualVUOT представляет двойной декодер VAE с непрерывными нормализующими потоками для улучшения гибкости скрытых представлений в медицинской томографии. Он использует расстояние Гаусс-Громова-Вассерштейна для синхронизации доменов и противодействующее усилительное усиление для повышения устойчивости, превосходя предыдущие методы на основе оптимального транспорта на медицинских изображениях.

arxiv arXiv cs.LG · 22 ч назад

Двойное внимание конволюционных экспертов для заполнения редких тензоров

DCGC вводит сеть двойного внимания конволюции и групповое контрастное обучение для улучшения заполнения редких тензоров. Метод захватывает сложные взаимодействия между модами и снижает уязвимость к редкости данных за счёт самосупервизированных сигналов, превосходя современные методы на датасетах трафика и рекомендаций.

arxiv arXiv cs.LG · 22 ч назад

Общие кодеры для модульного реляционного глубокого обучения

В статье предложена модульная реляционная модель глубокого обучения, которая разделяет кодирование строк на передачу сообщений в графе. Вводится трансформер-базированный универсальный кодер строк, который использует метаданные схемы для генерации инвариантных векторов строк, что позволяет улучшить обобщение на разных базах данных и ускорить сходимость на бенчмарках RelBench.

arxiv arXiv cs.LG · 22 ч назад

Пipelines на основе пространства субъекта превосходят аналоги в пространстве шаблона при сегментации подкорковых структур

Пipelines на основе пространства субъекта, основанные на UNet, превосходят аналоги в пространстве шаблона при сегментации подкорковых структур, демонстрируя более высокие значения Dice и более низкие значения HD95 для ядер подталамической области, красного ядра и подстволной нервной ткани. Показатели производительности значительно падают при применении к изображениям 3T, при синтетическом обучении на данных 3T наблюдается лишь незначительное улучшение, что подчеркивает существующий разрыв между 7T и 3T МРТ.

arxiv arXiv cs.LG · 22 ч назад

Глубокое обучение объединяет данные спутников с метеорологическими характеристиками для оценки влажности почвы

Исследование подтверждает метод кросс-корреляции для определения оптимальных временных и глубинных сдвигов между метеорологическими переменными и влажностью почвы. Используя данные спутников и метеорологических измерений на семи сельскохозяйственных участках в юго-западной части Испании, глубокие нейронные сети достигли значительного улучшения: CNN на уровне пикселя достиг R² = 0,877, в то время как гибридная модель CNN-LSTM достигла наивысшей общей производительности с R² = 0,930. Информация о подземной глубине и метеорологические характеристики значительно повысили точность оценки.