[B! dataset][synthesis][SGD] arxiv_readerのブックマーク

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datasetとsynthesisとSGDに関するarxiv_readerのブックマーク (8)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2402.08743v1
arxiv_reader 2024/02/15
synthesis

arXiv

gradient

arXiv reaDer

dataset

SGD
リンク
浅いビジョントランスフォーマーの理論的理解: 学習、一般化、およびサンプルの複雑さ
arxiv_reader 2023/11/15
自己注意モジュールを備えたビジョントランスフォーマー (ViTs) は、最近、多くのビジョンタスクで経験的に大きな成功を収めています。ただし、レイヤー間の相互作用が非凸であるため、理論的な学習と一

dataset

synthesis

SGD

arXiv reaDer

sparse

learning

transformer

arXiv

attention

classification
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.10586v4
arxiv_reader 2023/11/02
arXiv

distillation

arXiv reaDer

synthesis

SGD

gradient

dataset
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.06991v2
arxiv_reader 2023/10/05
dataset

arXiv

arXiv reaDer

synthesis

gradient

SGD
リンク
急速普及モデル
arxiv_reader 2023/06/13
実際のデータ合成では成功しているにもかかわらず、拡散モデル (DM) は時間とコストがかかるトレーニングとサンプリングの問題に悩まされることが多く、その広範な用途が制限されます。これを軽減するために

synthesis

arXiv reaDer

arXiv

gradient

dataset

SGD
リンク
浅いビジョントランスフォーマーの理論的理解: 学習、一般化、およびサンプルの複雑さ
arxiv_reader 2023/03/21
自己注意モジュールを備えたビジョントランスフォーマー (ViTs) は、最近、多くのビジョンタスクで経験的に大きな成功を収めています。ただし、レイヤー間の相互作用が非凸であるため、理論的な学習と一

transformer

dataset

attention

SGD

learning

arXiv reaDer

sparse

classification

synthesis

arXiv
リンク
浅いビジョントランスフォーマーの理論的理解: 学習、一般化、およびサンプルの複雑さ
arxiv_reader 2023/02/14
自己注意モジュールを備えたビジョントランスフォーマー (ViTs) は、最近、多くのビジョンタスクで経験的に大きな成功を収めています。ただし、レイヤー間の相互作用が非凸であるため、理論的な学習と一

arXiv

sparse

classification

arXiv reaDer

SGD

learning

transformer

synthesis

dataset

attention
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diffGrad：畳み込みニューラルネットワークの最適化手法
arxiv_reader 2021/11/30
確率的勾配降下（SGD）は、ディープニューラルネットワークの成功の背後にあるコアテクニックの1つです。勾配は、関数が最も急な変化率を持つ方向に関する情報を提供します。基本的なSGDの主な問題は、勾配

arXiv

gradient

arXiv reaDer

synthesis

CNN

SGD

residual

learning

dataset
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