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arxivPaper only2026-08-03

Divisive Normalization Shapes Low-Rank Slow Manifolds for Continuous Working Memory

この研究では、記憶を維持し更新する能力を強化するため、繰り返し神経ネットワークを用いて記憶の特性を分析しました。記憶を維持するための神経計算の一種として、ダイショビュールノーマリゼーション(Divisive Normal

深層学習Transformer
用途
瞬時記憶の能力を強化する
難易度
Hard
コスト
High
arxivPaper only2026-07-23

Search Hardness-Aware LLM-Based Problem Formulation for Expensive Simulation-Driven Design

シミュレーション駆動設計では、高精度なシミュレーションを少なくすることで設計を実現しています。既存の手法では、その問題に取り組むために最適化アルゴリズムが改善されてきましたが、問題の定義自体は検討されていません。この論文

深層学習軽量化・量子化生成
用途
コスト削減的なシミュレーション駆動設計
難易度
Hard
コスト
High