-
最近の投稿
- SlowFast-VGen: Slow-Fast Learning for Action-Driven Long Video Generation
- LucidGrasp: Robotic Framework for Autonomous Manipulation of Laboratory Equipment with Different Degrees of Transparency via 6D Pose Estimation
- M^3RS: Multi-robot, Multi-objective, and Multi-mode Routing and Scheduling
- Extended Reality for Enhanced Human-Robot Collaboration: a Human-in-the-Loop Approach
- Autonomous Driving in Unstructured Environments: How Far Have We Come?
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (29010) cs.CL (21932) cs.CR (2259) cs.CV (35554) cs.LG (33824) cs.RO (16782) cs.SY (2578) eess.IV (4335) eess.SY (2572) stat.ML (4538)
月別アーカイブ: 2024年6月
CF-OPT: Counterfactual Explanations for Structured Prediction
要約 ディープニューラルネットワークの最適化層は、構造化学習において人気が高まっ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
CF-OPT: Counterfactual Explanations for Structured Prediction はコメントを受け付けていません
Functional Bilevel Optimization for Machine Learning
要約 本論文では、機械学習における2値最適化問題(内的目的が関数空間上で最小化さ … 続きを読む
1-Lipschitz Neural Networks are more expressive with N-Activations
要約 安全で信頼でき、解釈可能なディープラーニングシステムを実現するために重要な … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
1-Lipschitz Neural Networks are more expressive with N-Activations はコメントを受け付けていません
Quantum Theory and Application of Contextual Optimal Transport
要約 最適輸送(Optimal Transport: OT)は、多くの領域で機械 … 続きを読む
Rotational Equilibrium: How Weight Decay Balances Learning Across Neural Networks
要約 本研究では、ウェイト減衰がディープニューラルネットワークの個々のニューロン … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Rotational Equilibrium: How Weight Decay Balances Learning Across Neural Networks はコメントを受け付けていません
Feature Importance Disparities for Data Bias Investigations
要約 分類器における下流のバイアスの原因の1つは、訓練データに存在するバイアスで … 続きを読む
Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows
要約 ルールベースのシミュレーションに代わる、計算効率の高い生成的サロゲートモデ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an, physics.ins-det
Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows はコメントを受け付けていません
How Flawed Is ECE? An Analysis via Logit Smoothing
要約 非公式には、モデルの予測が予測の信頼度と一致する確率で正しい場合、モデルは … 続きを読む
Feature Attribution with Necessity and Sufficiency via Dual-stage Perturbation Test for Causal Explanation
要約 我々は、機械学習モデルの説明可能性の問題を、摂動検定を通じて特徴の重要性を … 続きを読む
The Topology and Geometry of Neural Representations
要約 神経科学の中心的な課題は、知覚・認知内容の脳内表現をどのように特徴付けるか … 続きを読む