머신러닝

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رؤى - 머신러닝

편향된 비응답이 모델 성능에 부정적인 영향을 미치는 것을 보여줌

파라미터 효율적인 멀티태스크 모델 퓨전을 향상시키기 위한 부분 선형화 방법 소개

신규 및 효율적인 오류 피드백 기술을 활용하여 전체 행렬 사전 조건자를 압축하여 메모리 비용을 절감하고 수렴 손실 없이 성능을 향상시킵니다.

다중 소스 도메인 적응에서 공유 특징을 배우는 중요성

선수와 상대방이 각각 표현과 예측 작업을 선택하여 최적의 표현을 찾는 게임 이론을 제안하고, 선수는 최소화하고 상대방은 최대화하는 최적의 후회를 도출함.

동적 클라이언트 클러스터링, 대역폭 할당, 로컬 훈련을 최적화하여 데이터 샘플 처리 속도 최대화

반동기 페더레이티드 러닝에서 클라이언트 클러스터링, 대역폭 할당, 워크로드 최적화의 중요성

비지도 사전 훈련의 일반화 능력을 향상시키기 위한 중요한 요인과 새로운 이론적 프레임워크를 소개하고, 이를 통해 효과적인 사전 훈련 알고리즘을 설계하는 방법을 밝힘.

다단계 일관성 모델은 표본 생성 속도와 품질 사이의 교환을 제공하여 표준 확산 모델과 유사한 성능을 달성합니다.

물리학 기반 메모리스터 모델을 머신러닝 프레임워크와 통합하여 물리적 동적을 고려하고 장치 비이상성에 대한 모델링을 개선함.

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