月別アーカイブ: 2023年7月

Generalized Laplacian Regularized Framelet Graph Neural Networks

要約 この論文では、p-ラプラシアン GNN に基づく新しいフレームレット グラ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Generalized Laplacian Regularized Framelet Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

Efficient Bayesian Policy Reuse with a Scalable Observation Model in Deep Reinforcement Learning

要約 ベイジアン ポリシー再利用 (BPR) は、いくつかの観測信号とトレーニン … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Efficient Bayesian Policy Reuse with a Scalable Observation Model in Deep Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Convergence of Message Passing Graph Neural Networks with Generic Aggregation On Large Random Graphs

要約 ノード数が無限になる傾向にあるため、ランダム グラフ モデル上のメッセージ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Convergence of Message Passing Graph Neural Networks with Generic Aggregation On Large Random Graphs はコメントを受け付けていません

Aeolus Ocean — A simulation environment for the autonomous COLREG-compliant navigation of Unmanned Surface Vehicles using Deep Reinforcement Learning and Maritime Object Detection

要約 海事部門における無人水上車両 (USV) の航行自律化に向けて進むことは、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | Aeolus Ocean — A simulation environment for the autonomous COLREG-compliant navigation of Unmanned Surface Vehicles using Deep Reinforcement Learning and Maritime Object Detection はコメントを受け付けていません

Ageing Analysis of Embedded SRAM on a Large-Scale Testbed Using Machine Learning

要約 経年劣化の検出と障害の予測は、現場で長年無人で大量の組み込みデバイスを運用 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.LG, cs.SY, eess.SY | Ageing Analysis of Embedded SRAM on a Large-Scale Testbed Using Machine Learning はコメントを受け付けていません

Breaking 3-Factor Approximation for Correlation Clustering in Polylogarithmic Rounds

要約 この論文では、2 つの異なるエンティティのすべてのペアに類似または非類似の … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.DS, cs.LG | Breaking 3-Factor Approximation for Correlation Clustering in Polylogarithmic Rounds はコメントを受け付けていません

Parallel bootstrap-based on-policy deep reinforcement learning for continuous flow control applications

要約 深層強化学習と数値フロー制御問題の結合は最近かなりの注目を集めており、画期 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.data-an | Parallel bootstrap-based on-policy deep reinforcement learning for continuous flow control applications はコメントを受け付けていません

Local Intrinsic Dimensionality Measures for Graphs, with Applications to Graph Embeddings

要約 ローカル固有次元 (LID) の概念は、データ マイニング、機械学習、類似 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SI | Local Intrinsic Dimensionality Measures for Graphs, with Applications to Graph Embeddings はコメントを受け付けていません

Cramer Type Distances for Learning Gaussian Mixture Models by Gradient Descent

要約 混合ガウス モデル (単に GMM とも呼ばれる) の学習は、機械学習にお … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Cramer Type Distances for Learning Gaussian Mixture Models by Gradient Descent はコメントを受け付けていません

Privacy-Utility Trade-offs in Neural Networks for Medical Population Graphs: Insights from Differential Privacy and Graph Structure

要約 私たちは、現実世界と合成データセットの両方でさまざまなプライバシー レベル … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Privacy-Utility Trade-offs in Neural Networks for Medical Population Graphs: Insights from Differential Privacy and Graph Structure はコメントを受け付けていません