月別アーカイブ: 2024年6月

A Certifiable Algorithm for Simultaneous Shape Estimation and Object Tracking

要約 操作から自動運転車までのアプリケーションは、動的環境でタスクを安全に実行す … 続きを読む

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Coding schemes in neural networks learning classification tasks

要約 ニューラル ネットワークには、タスクに依存する特徴の意味のある表現を生成す … 続きを読む

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Deep Reinforcement Learning with Swin Transformers

要約 トランスフォーマーは、複数の層の自己注意ヘッドを利用するニューラル ネット … 続きを読む

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Learning Interpretable Fair Representations

要約 最近、予測タスクにおける不公平な結果を軽減する公平な表現を学習するための多 … 続きを読む

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Incorporating temporal dynamics of mutations to enhance the prediction capability of antiretroviral therapy’s outcome for HIV-1

要約 動機: HIV 治療の結果を予測する際の重要な臨床的問題は、過去の情報を使 … 続きを読む

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CausalFormer: An Interpretable Transformer for Temporal Causal Discovery

要約 時間的因果関係の発見は、時系列データ内の因果関係を明らかにすることを目的と … 続きを読む

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GC-Bench: A Benchmark Framework for Graph Condensation with New Insights

要約 グラフ圧縮 (GC) は、元のグラフの重要な情報を保持した大幅に小さなグラ … 続きを読む

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State Representation Learning Using an Unbalanced Atlas

要約 多様体仮説は、高次元のデータは低次元の多様体上に存在することが多く、この多 … 続きを読む

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Learning the boundary-to-domain mapping using Lifting Product Fourier Neural Operators for partial differential equations

要約 フーリエ ニューラル演算子 (FNO) などのニューラル演算子は、関数空間 … 続きを読む

カテゴリー: 65N99, 68T07, cs.LG, cs.NA, I.2.1, math.NA | Learning the boundary-to-domain mapping using Lifting Product Fourier Neural Operators for partial differential equations はコメントを受け付けていません

Inferring stochastic low-rank recurrent neural networks from neural data

要約 計算神経科学の中心的な目的は、大規模なニューロン集団の活動を根底にある力学 … 続きを読む

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