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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
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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
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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
Aeolus Ocean — A simulation environment for the autonomous COLREG-compliant navigation of Unmanned Surface Vehicles using Deep Reinforcement Learning and Maritime Object Detection
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Ageing Analysis of Embedded SRAM on a Large-Scale Testbed Using Machine Learning
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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
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
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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
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
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