論文の概要: Green Tsetlin Redefining Efficiency in Tsetlin Machine Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04212v1
• Date: Tue, 7 May 2024 11:24:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 14:29:58.613020
• Title: Green Tsetlin Redefining Efficiency in Tsetlin Machine Frameworks
• Title（参考訳）: Green TsetlinがTsetlinマシンフレームワークの効率性を再定義
• Authors: Sondre Glimsdal, Sebastian Østby, Tobias M. Brambo, Eirik M. Vinje,
• Abstract要約: Green Tsetlin (GT) は、TMを用いて現実世界の問題を解決するために開発されたTsetlin Machine (TM) フレームワークである。 GTは、複雑さを減らし、プロダクション対応のTM実装を提供することを目的とした、使い易いフレームワークである。 Pythonインターフェースを備えたC++バックエンドは、競争力のあるトレーニングと推論のパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164901
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Green Tsetlin (GT) is a Tsetlin Machine (TM) framework developed to solve real-world problems using TMs. Several frameworks already exist that provide access to TM implementations. However, these either lack features or have a research-first focus. GT is an easy-to-use framework that aims to lower the complexity and provide a production-ready TM implementation that is great for experienced practitioners and beginners. To this end, GT establishes a clear separation between training and inference. A C++ backend with a Python interface provides competitive training and inference performance, with the option of running in pure Python. It also integrates support for critical components such as exporting trained models, hyper-parameter search, and cross-validation out-of-the-box.
• Abstract（参考訳）: Green Tsetlin (GT) は、TMを用いて現実世界の問題を解決するために開発されたTsetlin Machine (TM) フレームワークである。 TM実装へのアクセスを提供するいくつかのフレームワークはすでに存在する。 しかし、これらには機能がないか、研究第一の焦点がある。 GTは、複雑さを減らし、経験豊富な実践者や初心者に最適な実運用対応のTM実装を提供することを目的とした、使い易いフレームワークです。 この目的のために、GTはトレーニングと推論を明確に分離する。 Pythonインターフェースを備えたC++バックエンドは、純粋なPythonで実行するオプションとともに、競争力のあるトレーニングと推論のパフォーマンスを提供する。 また、トレーニングされたモデルのエクスポート、ハイパーパラメータ検索、ボックス外のクロスバリデーションといった重要なコンポーネントのサポートも統合されている。

関連論文リスト

• ULLME: A Unified Framework for Large Language Model Embeddings with Generation-Augmented Learning [72.90823351726374]
  我々は,LLM間の双方向の注目を可能にする,柔軟でプラグアンドプレイな実装であるLULME(Unified framework for Large Language Model Embedding)を紹介した。 また,テキスト埋め込みタスクのLLMを向上する新しい微調整手法であるGRL(Generation-augmented Representation Learning)を提案する。 フレームワークの柔軟性と有効性を示すために、異なるバックボーンアーキテクチャを持つULLMEから事前訓練された3つのモデルをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T18:53:54Z)
• ECLIPSE: Efficient Continual Learning in Panoptic Segmentation with Visual Prompt Tuning [54.68180752416519]
  パノプティカルセグメンテーション(英: Panoptic segmentation)は、コンピュータビジョンの最先端タスクである。 ECLIPSE と呼ばれる Visual Prompt Tuning をベースとした,新規で効率的なパノプティカルセグメンテーション手法を提案する。 我々のアプローチは、基本モデルのパラメータを凍結し、小さなプロンプト埋め込みだけを微調整することであり、破滅的な忘れ物と塑性の両方に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T11:31:12Z)
• End-to-End Temporal Action Detection with 1B Parameters Across 1000 Frames [55.72994484532856]
  時間的行動検出(TAD)は、エンドツーエンドのトレーニングで大幅に改善された。 メモリボトルネックのため、限られたスケールと限られたデータ量を持つモデルだけがエンドツーエンドのトレーニングを受けることができる。 エンド・ツー・エンドトレーニングのメモリ消費を削減し,10億のパラメータと入力映像を1,536フレームにスケールアップする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T21:31:04Z)
• Efficient Training for Visual Tracking with Deformable Transformer [0.0]
  本稿では、エンドツーエンドのビジュアルオブジェクト追跡フレームワークであるDETRackを紹介する。 本フレームワークは、変形可能なトランスデコーダがターゲットヘッドとして機能する効率的なエンコーダ・デコーダ構造を用いる。 トレーニングには,新しい1対多ラベルの割り当てと補助的認知技術を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T03:07:43Z)
• UniPT: Universal Parallel Tuning for Transfer Learning with Efficient Parameter and Memory [69.33445217944029]
  PETLは、トレーニング済みモデルを下流ドメインに適応するための効果的な戦略である。 最近のPETLは、より価値の高いメモリ効率特性に焦点を当てている。 メモリ効率の良い新しいPETL戦略Universal Parallel Tuning (UniPT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T05:38:43Z)
• Task-Optimized Adapters for an End-to-End Task-Oriented Dialogue System [0.0]
  本稿では,タスク毎に個別に学習し,事前学習したネットワークの固定層に少数のパラメータを追加するタスク・ド・アダプタを用いたエンドツーエンドTODシステムを提案する。 提案手法はモデルに依存しない手法であり,プロンプトを使わずに入力データのみをプロンプトチューニングする必要がない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T00:17:49Z)
• PyTorch Connectomics: A Scalable and Flexible Segmentation Framework for EM Connectomics [26.612749327414335]
  PyTorch Connectomics (PyTC)は、ボリューム顕微鏡画像のセマンティックスとインスタンスセグメンテーションのためのオープンソースのディープラーニングフレームワークである。 PyTCは、神経細胞、シナプス、およびミトコンドリアなどのオルガネラをナノメートル分解能で分断し、動物の脳における神経伝達、代謝、発達を理解することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T04:02:23Z)
• DSEE: Dually Sparsity-embedded Efficient Tuning of Pre-trained Language Models [152.29364079385635]
  事前訓練されたモデルが大きくなればなるほど、微調整のプロセスは時間がかかり、計算コストがかかる可能性がある。 本稿では,重み更新と最終モデルの重み付けに先立って,疎度を活用することで,資源・パラメータ効率の微調整を行うフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,Dually Sparsity-Embeded Efficient Tuning (DSEE)と呼ばれ,パラメータ効率のよい微調整とリソース効率の推論という2つの重要な目標を達成することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-30T03:29:47Z)
• PyChain: A Fully Parallelized PyTorch Implementation of LF-MMI for End-to-End ASR [65.20342293605472]
  PyChainは、カルディ自動音声認識(ASR)ツールキットにおいて、いわゆるエンフィチェーンモデルのための、エンドツーエンドの格子フリー最大相互情報(LF-MMI)トレーニングの実装である。 他のPyTorchやKaldiベースのASRツールキットとは異なり、PyChainは可能な限り柔軟で軽量に設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-20T02:10:21Z)
• Karate Club: An API Oriented Open-source Python Framework for Unsupervised Learning on Graphs [8.089234432461804]
  Karate Clubは、30以上の最先端グラフマイニングアルゴリズムを組み合わせたPythonフレームワークである。 実世界のクラスタリング問題における学習性能について,Karate Clubの効率性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T15:54:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。