-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
月別アーカイブ: 2023年5月
Partial Annotation Learning for Biomedical Entity Recognition
要約 動機: 固有表現認識 (NER) は、生物医学研究をサポートするための重要 … 続きを読む
Policy Representation via Diffusion Probability Model for Reinforcement Learning
要約 一般的な強化学習 (RL) アルゴリズムは単峰性のポリシー分布を生成する傾 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Policy Representation via Diffusion Probability Model for Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません
Hang-Time HAR: A Benchmark Dataset for Basketball Activity Recognition using Wrist-worn Inertial Sensors
要約 バスケットボールのトレーニング、訓練、ゲームの特定の設定に対して、手首に装 … 続きを読む
EMNS /Imz/ Corpus: An emotive single-speaker dataset for narrative storytelling in games, television and graphic novels
要約 テキスト読み上げ技術の採用の増加により、会話の文脈や感情的な調子に適応する … 続きを読む
The NTK approximation is valid for longer than you think
要約 二乗損失を伴うモデルのトレーニングにニューラル タンジェント カーネル ( … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
The NTK approximation is valid for longer than you think はコメントを受け付けていません
Effective Bilevel Optimization via Minimax Reformulation
要約 バイレベル最適化は、ハイパーパラメーターの最適化、データ クリーニング、メ … 続きを読む
INVICTUS: Optimizing Boolean Logic Circuit Synthesis via Synergistic Learning and Search
要約 論理合成は、チップ設計の最初で最も重要なステップです。 この手順では、ハー … 続きを読む
Deep Neural Collapse Is Provably Optimal for the Deep Unconstrained Features Model
要約 ニューラル崩壊 (NC) とは、勾配降下トレーニングの最終段階におけるディ … 続きを読む
Explicit Personalization and Local Training: Double Communication Acceleration in Federated Learning
要約 Federated Learning は進化する機械学習パラダイムであり、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Explicit Personalization and Local Training: Double Communication Acceleration in Federated Learning はコメントを受け付けていません
Recovery Bounds on Class-Based Optimal Transport: A Sum-of-Norms Regularization Framework
要約 クラス構造を考慮したOTスキームを理解するための新しい理論的枠組みを開発し … 続きを読む