月別アーカイブ: 2024年2月

Control-Theoretic Techniques for Online Adaptation of Deep Neural Networks in Dynamical Systems

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 勾配ベースの最適化と逆伝播でトレーニングされたディープ ニューラル ネット … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NE, cs.RO, cs.SY, eess.SY | Control-Theoretic Techniques for Online Adaptation of Deep Neural Networks in Dynamical Systems はコメントを受け付けていません

Probability-Generating Function Kernels for Spherical Data

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 確率生成関数 (PGF) カーネルが導入されます。これは、球面データ分析を … 続きを読む →

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Mesh motion in fluid-structure interaction with deep operator networks

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 深いオペレータネットワークに基づくメッシュモーションモデルが提示されます。 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Mesh motion in fluid-structure interaction with deep operator networks はコメントを受け付けていません

Hybrid Quantum Vision Transformers for Event Classification in High Energy Physics

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 ビジョン トランスフォーマー アーキテクチャに基づくモデルは、画像分類タス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, hep-ph, quant-ph, stat.ML | Hybrid Quantum Vision Transformers for Event Classification in High Energy Physics はコメントを受け付けていません

Dense Reward for Free in Reinforcement Learning from Human Feedback

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、大規模言語モデ … 続きを読む →

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Learning and Calibrating Heterogeneous Bounded Rational Market Behaviour with Multi-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 エージェントベース モデル (ABM) は、従来の平衡分析とは互換性のない … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CE, cs.GT, cs.LG, cs.MA, econ.GN, q-fin.EC | Learning and Calibrating Heterogeneous Bounded Rational Market Behaviour with Multi-Agent Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Signal Quality Auditing for Time-series Data

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 信号品質評価 (SQA) は、特に AI 駆動の予知保全 (PMx) アプ … 続きを読む →

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Distilling Conditional Diffusion Models for Offline Reinforcement Learning through Trajectory Stitching

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 深層生成モデルは、オフライン強化学習への効果的なアプローチとして最近登場し … 続きを読む →

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Position Paper: Bayesian Deep Learning in the Age of Large-Scale AI

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 現在の深層学習研究の状況では、大規模な画像と言語のデータセットを含む教師あ … 続きを読む →

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An Analysis of the Variance of Diffusion-based Speech Enhancement

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、生成音声強化のための強力なモデルであることが証明されました。 … 続きを読む →

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