-
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7月
A Context-Aware Cutting Plane Selection Algorithm for Mixed-Integer Programming
要約 混合整数計画法ソルバーで使用されている現在のカット選択アルゴリズムは、その … 続きを読む
Boosting Backdoor Attack with A Learnable Poisoning Sample Selection Strategy
要約 データポイズニング ベースのバックドア攻撃は、ターゲット モデルのトレーニ … 続きを読む
14 Examples of How LLMs Can Transform Materials Science and Chemistry: A Reflection on a Large Language Model Hackathon
要約 GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) は、多くの科学者の関心を集 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
14 Examples of How LLMs Can Transform Materials Science and Chemistry: A Reflection on a Large Language Model Hackathon はコメントを受け付けていません
MaxMin-L2-SVC-NCH: A New Method to Train Support Vector Classifier with the Selection of Model’s Parameters
要約 モデルのパラメーターの選択は、サポート ベクター分類 (SVC) の適用に … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
MaxMin-L2-SVC-NCH: A New Method to Train Support Vector Classifier with the Selection of Model’s Parameters はコメントを受け付けていません
Inverse Evolution Layers: Physics-informed Regularizers for Deep Neural Networks
要約 この論文では、新しいタイプの正則化を通じて偏微分方程式 (PDE) ベース … 続きを読む
A testing-based approach to assess the clusterability of categorical data
要約 クラスタ性評価の目的は、データセット内にクラスタリング構造が存在するかどう … 続きを読む
Using Linear Regression for Iteratively Training Neural Networks
要約 標準的な勾配ベースのバックプロパゲーションの代替として、ニューラル ネット … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Using Linear Regression for Iteratively Training Neural Networks はコメントを受け付けていません
Higher-order topological kernels via quantum computation
要約 トポロジカル データ分析 (TDA) は、複雑なデータから有意義な洞察を抽 … 続きを読む
Hypothesis Transfer Learning with Surrogate Classification Losses: Generalization Bounds through Algorithmic Stability
要約 仮説転移学習 (HTL) は、ソース データへのアクセスを必要とせずに、ソ … 続きを読む
Learning Sparse Neural Networks with Identity Layers
要約 ディープ ニューラル ネットワークのスパース性は、パフォーマンスを最大化し … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Learning Sparse Neural Networks with Identity Layers はコメントを受け付けていません