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2024 · 2,610 papers
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- Prompt Sketching for Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prompt-based Visual Alignment for Zero-shot Policy Transfer
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prompt-guided Precise Audio Editing with Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prompt-tuning Latent Diffusion Models for Inverse Problems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Promptbreeder: Self-Referential Self-Improvement via Prompt Evolution
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prompting a Pretrained Transformer Can Be a Universal Approximator
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prompting is a Double-Edged Sword: Improving Worst-Group Robustness of Foundation Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prompting4Debugging: Red-Teaming Text-to-Image Diffusion Models by Finding Problematic Prompts
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prospective Side Information for Latent MDPs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prospector Heads: Generalized Feature Attribution for Large Models & Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Protein Conformation Generation via Force-Guided SE(3) Diffusion Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Proteus: Exploring Protein Structure Generation for Enhanced Designability and Efficiency
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ProtoGate: Prototype-based Neural Networks with Global-to-local Feature Selection for Tabular Biomedical Data
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Prototypical Transformer As Unified Motion Learners
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Benefits of Local Steps in Heterogeneous Federated Learning for Neural Networks: A Feature Learning Perspective
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Contrastive Continual Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Interactive Learning with Hindsight Instruction Feedback
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Multi-Task Representation Learning by Two-Layer ReLU Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Privacy with Non-Private Pre-Processing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Representation with Efficient Planning for Partially Observable Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provable Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with General Function Approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Better Explanations with Optimized Aggregation of Feature Attributions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Efficient Exploration in Quantum Reinforcement Learning with Logarithmic Worst-Case Regret
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Efficient Long-Horizon Exploration in Monte Carlo Tree Search through State Occupancy Regularization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Efficient Partially Observable Risk-sensitive Reinforcement Learning with Hindsight Observation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Efficient Reinforcement Learning for Adversarial Restless Multi-Armed Bandits with Unknown Transitions and Bandit Feedback
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Neural Active Learning Succeeds via Prioritizing Perplexing Samples
日本大学: 東京大学
- Provably Robust DPO: Aligning Language Models with Noisy Feedback
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Provably Scalable Black-Box Variational Inference with Structured Variational Families
日本大学: 関与なし（対象大学）
- PruNeRF: Segment-Centric Dataset Pruning via 3D Spatial Consistency
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pruned Pivot: Correlation Clustering Algorithm for Dynamic, Parallel, and Local Computation Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pruner-Zero: Evolving Symbolic Pruning Metric From Scratch for Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pseudo-Calibration: Improving Predictive Uncertainty Estimation in Unsupervised Domain Adaptation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Purify Unlearnable Examples via Rate-Constrained Variational Autoencoders
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Purifying Quantization-conditioned Backdoors via Layer-wise Activation Correction with Distribution Approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Pursuing Overall Welfare in Federated Learning through Sequential Decision Making
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Q-Align: Teaching LMMs for Visual Scoring via Discrete Text-Defined Levels
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Q-Probe: A Lightweight Approach to Reward Maximization for Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Q-Star Meets Scalable Posterior Sampling: Bridging Theory and Practice via HyperAgent
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Q-value Regularized Transformer for Offline Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- QBMK: Quantum-based Matching Kernels for Un-attributed Graphs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- QORA: Zero-Shot Transfer via Interpretable Object-Relational Model Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- QUEST: Query-Aware Sparsity for Efficient Long-Context LLM Inference
日本大学: 関与なし（対象大学）
- QuIP$#$: Even Better LLM Quantization with Hadamard Incoherence and Lattice Codebooks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- QuRating: Selecting High-Quality Data for Training Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quality Diversity through Human Feedback: Towards Open-Ended Diversity-Driven Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quality-Diversity Actor-Critic: Learning High-Performing and Diverse Behaviors via Value and Successor Features Critics
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quality-Diversity with Limited Resources
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quality-Weighted Vendi Scores And Their Application To Diverse Experimental Design
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quantum Algorithm for Online Exp-concave Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quantum Algorithms and Lower Bounds for Finite-Sum Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quantum Implicit Neural Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quantum Positional Encodings for Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quantum Theory and Application of Contextual Optimal Transport
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Quasi-Monte Carlo Features for Kernel Approximation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- R2E: Turning any Github Repository into a Programming Agent Environment
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RAUCA: A Novel Physical Adversarial Attack on Vehicle Detectors via Robust and Accurate Camouflage Generation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- REMEDI: Corrective Transformations for Improved Neural Entropy Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- REST: Efficient and Accelerated EEG Seizure Analysis through Residual State Updates
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RICE: Breaking Through the Training Bottlenecks of Reinforcement Learning with Explanation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RIME: Robust Preference-based Reinforcement Learning with Noisy Preferences
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RL-CFR: Improving Action Abstraction for Imperfect Information Extensive-Form Games with Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RL-VLM-F: Reinforcement Learning from Vision Language Foundation Model Feedback
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RLAIF vs. RLHF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RLVF: Learning from Verbal Feedback without Overgeneralization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RMIB: Representation Matching Information Bottleneck for Matching Text Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RNAFlow: RNA Structure & Sequence Design via Inverse Folding-Based Flow Matching
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RODEO: Robust Outlier Detection via Exposing Adaptive Out-of-Distribution Samples
日本大学: 関与なし（対象大学）
- RVI-SAC: Average Reward Off-Policy Deep Reinforcement Learning
日本大学: 東京科学大学
- Random Exploration in Bayesian Optimization: Order-Optimal Regret and Computational Efficiency
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Random Latent Exploration for Deep Reinforcement Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Random Masking Finds Winning Tickets for Parameter Efficient Fine-tuning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Random Scaling and Momentum for Non-smooth Non-convex Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Random features models: a way to study the success of naive imputation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Random matrix theory improved Fréchet mean of symmetric positive definite matrices
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Randomized Confidence Bounds for Stochastic Partial Monitoring
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Ranking-based Client Imitation Selection for Efficient Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Rapid Learning without Catastrophic Forgetting in the Morris Water Maze
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Rate-Optimal Policy Optimization for Linear Markov Decision Processes
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Re-Dock: Towards Flexible and Realistic Molecular Docking with Diffusion Bridge
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ReDiffuser: Reliable Decision-Making Using a Diffuser with Confidence Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ReGAL: Refactoring Programs to Discover Generalizable Abstractions
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ReLU Network with Width $d+\mathcalO(1)$ Can Achieve Optimal Approximation Rate
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ReLU to the Rescue: Improve Your On-Policy Actor-Critic with Positive Advantages
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ReLUs Are Sufficient for Learning Implicit Neural Representations
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ReMax: A Simple, Effective, and Efficient Reinforcement Learning Method for Aligning Large Language Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Realistic Unsupervised CLIP Fine-tuning with Universal Entropy Optimization
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reason for Future, Act for Now: A Principled Architecture for Autonomous LLM Agents
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Receptive Fields As Experts in Convolutional Neural Architectures
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ReconBoost: Boosting Can Achieve Modality Reconcilement
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Recovering Labels from Local Updates in Federated Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Recovering the Pre-Fine-Tuning Weights of Generative Models
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Recurrent Distance Filtering for Graph Representation Learning
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Recurrent Early Exits for Federated Learning with Heterogeneous Clients
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reducing Balancing Error for Causal Inference via Optimal Transport
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reducing Fine-Tuning Memory Overhead by Approximate and Memory-Sharing Backpropagation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reducing Item Discrepancy via Differentially Private Robust Embedding Alignment for Privacy-Preserving Cross Domain Recommendation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reducing sequential change detection to sequential estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Referee Can Play: An Alternative Approach to Conditional Generation via Model Inversion
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Reference Neural Operators: Learning the Smooth Dependence of Solutions of PDEs on Geometric Deformations
日本大学: 関与なし（対象大学）