月別アーカイブ: 2023年3月

Generating a Terrain-Robustness Benchmark for Legged Locomotion: A Prototype via Terrain Authoring and Active Learning

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 地形を考慮したロコモーションは、脚式ロボットの新たなトピックとなっています … 続きを読む →

カテゴリー: cs.GR, cs.LG, cs.RO | Generating a Terrain-Robustness Benchmark for Legged Locomotion: A Prototype via Terrain Authoring and Active Learning はコメントを受け付けていません

Efficient Skill Acquisition for Complex Manipulation Tasks in Obstructed Environments

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 ロボットのスキル習得におけるデータ効率は、多種多様な少量生産の組み立て環境 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | Efficient Skill Acquisition for Complex Manipulation Tasks in Obstructed Environments はコメントを受け付けていません

Transformer Meets Boundary Value Inverse Problems

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 深刻な病的状態である非線形境界値逆問題として知られる電気インピーダンス・ト … 続きを読む →

カテゴリー: 35R30, 65N21, 65R10, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Transformer Meets Boundary Value Inverse Problems はコメントを受け付けていません

ALMOST: Adversarial Learning to Mitigate Oracle-less ML Attacks via Synthesis Tuning

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 オラクルレス機械学習（ML）攻撃により、様々な論理ロック方式が破られた。面 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | ALMOST: Adversarial Learning to Mitigate Oracle-less ML Attacks via Synthesis Tuning はコメントを受け付けていません

To Stay or Not to Stay in the Pre-train Basin: Insights on Ensembling in Transfer Learning

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 伝達学習とアンサンブルは、ニューラルネットワークの性能と頑健性を向上させる … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | To Stay or Not to Stay in the Pre-train Basin: Insights on Ensembling in Transfer Learning はコメントを受け付けていません

Efficient Domain Coverage for Vehicles with Second-Order Dynamics via Multi-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 指定された領域をカバーする協調的な自律型マルチエージェントシステムは、UA … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MA, cs.RO, I.2.11, I.2.9 | Efficient Domain Coverage for Vehicles with Second-Order Dynamics via Multi-Agent Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

MAESTRO: Open-Ended Environment Design for Multi-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 強化学習エージェントの一般的な能力を向上させる方法として、難易度の高い課題 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MA | MAESTRO: Open-Ended Environment Design for Multi-Agent Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Score-based Continuous-time Discrete Diffusion Models

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 確率微分方程式（SDE）によるスコアベースのモデリングは、拡散モデルに新た … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Score-based Continuous-time Discrete Diffusion Models はコメントを受け付けていません

SUREL+: Moving from Walks to Sets for Scalable Subgraph-based Graph Representation Learning

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 サブグラフに基づくグラフ表現学習(SGRL)は、モデルの表現力と一般化能力 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DB, cs.DC, cs.LG | SUREL+: Moving from Walks to Sets for Scalable Subgraph-based Graph Representation Learning はコメントを受け付けていません

Learning Humanoid Locomotion with Transformers

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 我々は、実世界のヒューマノイドのロコモーションのためのシムトゥリアル学習ベ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | Learning Humanoid Locomotion with Transformers はコメントを受け付けていません