[B! compression][Bayesian] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

compressionとBayesianに関するarxiv_readerのブックマーク (12)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.01686v1
arxiv_reader 2023/11/06
arXiv

disentangling

estimation

gradient

Bayesian

representation learning

arXiv reaDer

compression
リンク
階層的変分オートエンコーダーにおける潜在間の取引情報
arxiv_reader 2023/02/10
Variational Autoencoders (VAE) は、もともと (Kingma & Welling, 2014) 近似ベイジアン推論を実行する確率的生成モデルとして動機付けられまし

arXiv

Bayesian

interpretation

compression

clustering

representation learning

generative

arXiv reaDer

domain
リンク
XAI-BayesHAR: 統合された不確実性と適切な値を備えた人間活動認識のための新しいフレームワーク
arxiv_reader 2022/11/08
IMU センサー、つまり加速度計とジャイロスコープを使用した人間活動認識 (HAR) には、スマートホーム、ヘルスケア、およびヒューマンマシンインターフェイスシステムでいくつかのアプリケーショ

classification

arXiv

Bayesian

arXiv reaDer

embedding

OOD

metric

compression

detection

tracking
リンク
変分深い画像の復元
arxiv_reader 2022/07/05
この論文は、画像復元のための新しい変分推論フレームワークと、提案されたフレームワークによって記述された復元問題を解決できる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）構造を提示します。以前のCNNベースの

CNN

dataset

compression

arXiv

Bayesian

arXiv reaDer

super-resolution

denoising
リンク
生成的勾配漏洩による連合学習におけるプライバシー防御の監査
arxiv_reader 2022/03/30
連合学習（FL）フレームワークは、複数のクライアントが個人データを交換することなく中央サーバーの調整の下で学習タスクに参加できるようにすることで、分散学習システムにプライバシーの利点をもたらします。た

gradient

Bayesian

arXiv reaDer

learning

dataset

GAN

compression

arXiv
リンク
ベイジアンニューラルネットワークにおける自己圧縮
arxiv_reader 2021/11/12
機械学習モデルは、さまざまなタスクで人間レベルのパフォーマンスを実現しています。この成功には、計算とストレージのオーバーヘッドのコストが高く、機械学習アルゴリズムをエッジデバイスに展開することが困難に

Bayesian

arXiv reaDer

compression

arXiv

edge device

learning
リンク
Dep-L_0：依存関係モデリングによるL_0ベースのネットワークスパース化の改善
arxiv_reader 2021/07/02
L_0正則化を使用してディープニューラルネットワークをトレーニングすることは、ネットワークの剪定またはスパース化の主要なアプローチの1つです。この方法では、重みが正確にゼロになるように促すことで、トレ

learning

dataset

compression

arXiv

regularization

pruning

approximation

arXiv reaDer

Bayesian
リンク
NPAS：リアルタイムのモバイルアクセラレーションを超えた統合ネットワークプルーニングとアーキテクチャ検索のコンパイラ対応フレームワーク
arxiv_reader 2021/06/18
モバイルエッジデバイスにDNNを効率的に展開する必要性が高まるにつれ、不要な計算を減らし、実行速度を上げることがはるかに重要になります。モデル圧縮やネットワークアーキテクチャ検索（NAS）など、この目

arXiv reaDer

DNN

reinforcement learning

Bayesian

real time

pruning

edge device

arXiv

compression

NAS
リンク
ベイジアンオブザーバーを使用した歪み下の眼の凝視の予測
arxiv_reader 2021/02/09
視覚的注意は、人間が視覚信号をどのように知覚するかに影響を与える非常に重要な要素です。このレポートでは、ベイズの視覚探索モデル、具体的には、ベイズの確率的フレームワークに基づいて眼の凝視運動を予測する

human

Bayesian

arXiv reaDer

arXiv

attention

compression
リンク
変分ネストドロップアウト
arxiv_reader 2021/01/28
ネストされたネットワークまたはスリマブルネットワークは、たとえば計算上の制約に基づいて、テスト時間中にアーキテクチャを即座に調整できるニューラルネットワークです。最近の研究では、トレーニング中に重要度

computer vision

arXiv

detection

classification

compression

trajectory

Bayesian

arXiv reaDer
リンク
ニューラルネットワーク圧縮へのプログラム可能なアプローチ
arxiv_reader 2020/12/03
ディープニューラルネットワーク（DNN）には、実行するようにトレーニングされた特定のタスクに必要な重みよりもはるかに多くの重みが含まれ、より高い精度で表されることがよくあります。その結果、それらは、精

arXiv reaDer

quantization

Bayesian

python

DNN

pruning

compression

arXiv
リンク
NPAS：リアルタイムのモバイルアクセラレーションを超えた統合ネットワークプルーニングとアーキテクチャ検索のコンパイラ対応フレームワーク
arxiv_reader 2020/12/02
モバイルエッジデバイスにDNNを効率的に展開する必要性が高まるにつれ、不要な計算を減らし、実行速度を上げることがはるかに重要になります。モデル圧縮やネットワークアーキテクチャ検索（NAS）など、この目

reinforcement learning

real time

DNN

NAS

compression

arXiv reaDer

pruning

edge device

arXiv

Bayesian
リンク
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