-
最近の投稿
- Multimodal Active Measurement for Human Mesh Recovery in Close Proximity
- An Algorithm for Distributed Computation of Reachable Sets for Multi-Agent Systems
- Meta-Learning Augmented MPC for Disturbance-Aware Motion Planning and Control of Quadrotors
- Solving Multi-Goal Robotic Tasks with Decision Transformer
- Context-Aware Command Understanding for Tabletop Scenarios
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (27848) cs.CL (21045) cs.CR (2180) cs.CV (34554) cs.LG (32592) cs.RO (15968) cs.SY (2478) eess.IV (4238) eess.SY (2472) stat.ML (4364)
月別アーカイブ: 2024年2月
Sharp Lower Bounds on Interpolation by Deep ReLU Neural Networks at Irregularly Spaced Data
要約 私たちは、ディープ ReLU ニューラル ネットワークの補間能力を研究しま … 続きを読む
GNNShap: Scalable and Accurate GNN Explanation using Shapley Values
要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、科学分野全体で多くのアプ … 続きを読む
Offline Inverse RL: New Solution Concepts and Provably Efficient Algorithms
要約 逆強化学習 (IRL) は、行動のデモンストレーションから熟練エージェント … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Offline Inverse RL: New Solution Concepts and Provably Efficient Algorithms はコメントを受け付けていません
Distributionally Robust Off-Dynamics Reinforcement Learning: Provable Efficiency with Linear Function Approximation
要約 私たちはオフダイナミクス強化学習 (RL) を研究しています。この学習では … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Distributionally Robust Off-Dynamics Reinforcement Learning: Provable Efficiency with Linear Function Approximation はコメントを受け付けていません
Bernstein Flows for Flexible Posteriors in Variational Bayes
要約 変分推論 (VI) は、計算が困難な事後分布を最適化によって近似する手法で … 続きを読む
Grasp, See and Place: Efficient Unknown Object Rearrangement with Policy Structure Prior
要約 私たちは未知のオブジェクトの再配置のタスクに焦点を当てます。このタスクでは … 続きを読む
United We Pretrain, Divided We Fail! Representation Learning for Time Series by Pretraining on 75 Datasets at Once
要約 自然言語処理と視覚では、効果的な表現を学習するために事前トレーニングが利用 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
United We Pretrain, Divided We Fail! Representation Learning for Time Series by Pretraining on 75 Datasets at Once はコメントを受け付けていません
Conformalized-DeepONet: A Distribution-Free Framework for Uncertainty Quantification in Deep Operator Networks
要約 この論文では、分布フリーの不確実性定量化 (UQ) フレームワークである等 … 続きを読む
Lasso with Latents: Efficient Estimation, Covariate Rescaling, and Computational-Statistical Gaps
要約 対象の共変量に強い相関がある場合、Lasso の統計的パフォーマンスが大幅 … 続きを読む
Optimisic Information Directed Sampling
要約 私たちは、損失関数が既知のパラメトリック関数クラスに属すると仮定されるコン … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Optimisic Information Directed Sampling はコメントを受け付けていません