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Ergebnisse für “Unbekannt”
Forschung

<h1>Label-basierte Distanzskalierung verbessert Few-Shot-Textklassifikation</h1> <p>In der Welt der Few-Shot-Textklassifikation, bei der Modelle unbekannte Klassen mit nur wenigen gelabelten Textproben erkennen sollen, gibt es ein zentrales Problem: Während des Trainings werden komplexe Algorithmen entwickelt, doch die gelabelten Stichproben, die im Test verwendet werden, werden zufällig ausgewählt. Dadurch erhalten die Modelle oft keine wirklichen Leitfäden, was zu Fehlklassifikationen führt.</p> <p>Die ne
arXiv – cs.LG
Forschung

Full-Waveform-Inversion (FWI) ist ein hochkomplexes, nichtlineares Problem, das versucht, Untergrundgeschwindigkeitskarten aus an der Oberfläche aufgezeichneten seismischen Wellen zu rekonstruieren. Traditionell wurden datengetriebene FWI-Methoden mit kleinen Modellen trainiert, weil verfügbare Datensätze begrenzte Volumen, geologische Vielfalt und räumliche Ausdehnung aufweisen. Diese Beschränkungen führten zu erheblichen Bedenken hinsichtlich Overfitting und einer schlechten Generalisierung auf realistisc

In der vorliegenden Studie wird gezeigt, dass ein Modell, das ausschließlich auf simulierten und relativ einfachen Daten trainiert wurde, e…
arXiv – cs.LG
Forschung

Sicherheitsorientiertes Q‑Learning: Expertenbeispiele bei unbekannten Beschränkungen In einer neuen Studie aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz wird gezeigt, wie Agenten aus sicheren Demonstrationen lernen können, selbst in Umgebungen mit unbekannten Beschränkungen zu agieren. Das Ziel ist es, eine Politik zu entwickeln, die die Wahrscheinlichkeit von sicheren, aber gleichzeitig lohnenden Handlungen maximiert. Der Ansatz, der als SafeQIL (Sicheres Q‑Inverse Konstrahiertes Verstärkungslernen) bezeic
arXiv – cs.LG