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Improving a Proportional Integral Controller with Reinforcement Learning on a Throttle Valve Benchmark
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A Conservative Approach for Few-Shot Transfer in Off-Dynamics Reinforcement Learning
要約 オフダイナミクス強化学習 (ODRL) は、ソース環境から、明確でありなが … 続きを読む
Exploration in Knowledge Transfer Utilizing Reinforcement Learning
要約 この寄稿では、知識伝達のタスクにおける探索の問題に焦点を当てています。 知 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
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Data-Guided Physics-Informed Neural Networks for Solving Inverse Problems in Partial Differential Equations
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Rotationally Invariant Latent Distances for Uncertainty Estimation of Relaxed Energy Predictions by Graph Neural Network Potentials
要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、特に新材料発見のための緩 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Principal Component Flow Map Learning of PDEs from Incomplete, Limited, and Noisy Data
要約 我々は、高次元の不均一格子上で部分的に観測された偏微分方程式(PDE)をモ … 続きを読む
Provable Robustness of (Graph) Neural Networks Against Data Poisoning and Backdoor Attacks
要約 機械学習モデルの一般化は、敵対的な変更がトレーニング データに適用されるデ … 続きを読む
Learning Distributions on Manifolds with Free-form Flows
要約 我々は、多様体上のデータに対するシンプルで新しい生成モデルである Mani … 続きを読む
SLIP: Securing LLMs IP Using Weights Decomposition
要約 大規模言語モデル (LLM) は、最近、学術界と産業界の両方で広く採用され … 続きを読む
Explore as a Storm, Exploit as a Raindrop: On the Benefit of Fine-Tuning Kernel Schedulers with Coordinate Descent
要約 機械学習モデルはカーネルで構成されます。カーネルは、テンソル (自然数の線 … 続きを読む