2026.01.17論文研究 1未満 分で読了0 views計量学習と類似度学習の一般化境界(Generalisation Bounds for Metric and Similarity Learning) メールで送るリンクをコピーするXFacebookはてなブックマークPocketRSSfeedlyPinterset さらに深い洞察を得るAI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?AIBR プレミアム年間たったの9,800円で“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか? 詳細を見る【実践型】 生成AI活用キャンプ【文部科学省認可】満足度100%の生成AI講座3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!「学ぶ」だけではなく「使える」ように。経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。 詳細を見るREPLACE_ME論文研究シリーズ 前の記事認知無線向けの堅牢な信号分類方式(A Robust Signal Classification Scheme for Cognitive Radio) 2026.01.17 次の記事非線形スペクトル分解によるハイパースペクトル画像解析(Nonlinear spectral unmixing of hyperspectral images using Gaussian processes) 2026.01.17 関連記事 ゴースト場の整合性と因果性に関する解析(Consistency and Causality Analysis of Ghost Fields) MRIFE: マスク回復と相互特徴強化による遺跡地すべり検出(MRIFE: A Mask-Recovering and Interactive-Feature-Enhancing Semantic Segmentation Network For Relic Landslide Detection) ベータ拡散(Beta Diffusion) Likelihood Annealing(回帰のための高速較正化された不確実性) — Likelihood Annealing: Fast Calibrated Uncertainty for Regression コーディングエージェントの継続学習(SWE-Bench-CL: Continual Learning for Coding Agents) より大規模な言語モデルはあなたの考え方を気にしない—主観的タスクでChain-of-Thoughtプロンプトが失敗する理由 (Larger Language Models Don’t Care How You Think: Why Chain-of-Thought Prompting Fails in Subjective Tasks) この記事をシェア有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか? Post Share Hatena Pocket RSS feedly Pin it AI技術革新 - 人気記事 ブラックホールと量子機械学習の対応(Black hole/quantum machine learning correspondence) 2025.08.10論文研究 生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System) 2025.03.02論文研究 DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications) 2025.02.03論文研究 PCも苦手だった私が“AIに詳しい人“として一目置かれる存在に!あなたにオススメのカテゴリ 論文研究