-
最近の投稿
- Open Challenges in the Formal Verification of Autonomous Driving
- Maximum Solar Energy Tracking Leverage High-DoF Robotics System with Deep Reinforcement Learning
- EdgeFlowNet: 100FPS@1W Dense Optical Flow For Tiny Mobile Robots
- A Systematic Study of Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Safe and Robust Autonomous Highway Ramp Entry
- Beyond Joint Demonstrations: Personalized Expert Guidance for Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (30057) cs.CL (22703) cs.CR (2332) cs.CV (36430) cs.LG (34881) cs.RO (17454) cs.SY (2679) eess.IV (4437) eess.SY (2673) stat.ML (4648)
月別アーカイブ: 2024年4月
Joint Service Caching, Communication and Computing Resource Allocation in Collaborative MEC Systems: A DRL-based Two-timescale Approach
要約 多次元リソースが限られているため、端末の厳格なサービス品質 (QoS) 要 … 続きを読む
Optimizing ZX-Diagrams with Deep Reinforcement Learning
要約 ZX ダイアグラムは、基本的な量子力学、量子回路の最適化、テンソル ネット … 続きを読む
Separation capacity of linear reservoirs with random connectivity matrix
要約 我々は、リザーバーコンピューティングの成功はリザーバーの分離能力にあると主 … 続きを読む
Guardians of the Quantum GAN
要約 量子敵対的生成ネットワーク (qGAN) は、画像生成量子機械学習モデルの … 続きを読む
Uniform Generalization Bounds on Data-Dependent Hypothesis Sets via PAC-Bayesian Theory on Random Sets
要約 我々は、PAC ベイジアンの観点から問題にアプローチすることにより、データ … 続きを読む
Inverse analysis of granular flows using differentiable graph neural network simulator
要約 地滑りや土石流などの粒状流の逆問題には、ターゲットの振れプロファイルに基づ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, I.6.8, physics.geo-ph
Inverse analysis of granular flows using differentiable graph neural network simulator はコメントを受け付けていません
Any-Quantile Probabilistic Forecasting of Short-Term Electricity Demand
要約 電力システムは、決定論的に説明することが不可能な複数の要因に起因する不確実 … 続きを読む
A Continuous Relaxation for Discrete Bayesian Optimization
要約 ベイズ最適化では、離散データに対して、利用可能なターゲット観測値がわずかし … 続きを読む
Fast Abstracts and Student Forum Proceedings — EDCC 2024 — 19th European Dependable Computing Conference
要約 Fast Abstracts トラックの目標は、ディペンダブル コンピュー … 続きを読む
FTL: Transfer Learning Nonlinear Plasma Dynamic Transitions in Low Dimensional Embeddings via Deep Neural Networks
要約 深層学習アルゴリズムは、核融合プラズマ システムなどの高次元の動的挙動を研 … 続きを読む
カテゴリー: 68T45, 76W05, cs.LG, I.2.10, physics.comp-ph, physics.plasm-ph
FTL: Transfer Learning Nonlinear Plasma Dynamic Transitions in Low Dimensional Embeddings via Deep Neural Networks はコメントを受け付けていません