投稿者「jarxiv」のアーカイブ

Causal Flow-based Variational Auto-Encoder for Disentangled Causal Representation Learning

要約 解きほぐされた表現学習は、各次元が基礎となる生成要因に対応する低次元表現を … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME | Causal Flow-based Variational Auto-Encoder for Disentangled Causal Representation Learning はコメントを受け付けていません

On Reward Transferability in Adversarial Inverse Reinforcement Learning: Insights from Random Matrix Theory

要約 1 人の専門家による逆強化学習 (IRL) のコンテキストでは、敵対的逆強 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | On Reward Transferability in Adversarial Inverse Reinforcement Learning: Insights from Random Matrix Theory はコメントを受け付けていません

A Graph Neural Network deep-dive into successful counterattacks

要約 サッカーにおけるカウンターアタックとは、チームがボールを取り戻した後、守備 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SI | A Graph Neural Network deep-dive into successful counterattacks はコメントを受け付けていません

AlignAb: Pareto-Optimal Energy Alignment for Designing Nature-Like Antibodies

要約 抗体配列構造の共同設計に特化した深層学習モデルをトレーニングするための 3 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | AlignAb: Pareto-Optimal Energy Alignment for Designing Nature-Like Antibodies はコメントを受け付けていません

RobustBlack: Challenging Black-Box Adversarial Attacks on State-of-the-Art Defenses

要約 敵対的な堅牢性はホワイト ボックス設定で広く研究されてきましたが、ブラック … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, I.2.6 | RobustBlack: Challenging Black-Box Adversarial Attacks on State-of-the-Art Defenses はコメントを受け付けていません

Verified Lifting of Deep learning Operators

要約 深層学習演算子は、最新の深層学習フレームワークの基本コンポーネントです。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.PL, stat.ML | Verified Lifting of Deep learning Operators はコメントを受け付けていません

Weber-Fechner Law in Temporal Difference learning derived from Control as Inference

要約 この論文では、強化学習 (RL) における時間差分 (TD) 誤差に基づく … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | Weber-Fechner Law in Temporal Difference learning derived from Control as Inference はコメントを受け付けていません

Automatic feature selection and weighting in molecular systems using Differentiable Information Imbalance

要約 特徴の選択は、分子システムや他の多くの分野の解析において不可欠ですが、いく … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, stat.ML | Automatic feature selection and weighting in molecular systems using Differentiable Information Imbalance はコメントを受け付けていません

Text Classification: Neural Networks VS Machine Learning Models VS Pre-trained Models

要約 テキストの分類は今日では非常に一般的なタスクであり、それを達成するために採 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Text Classification: Neural Networks VS Machine Learning Models VS Pre-trained Models はコメントを受け付けていません

EdgeRAG: Online-Indexed RAG for Edge Devices

要約 メモリと処理能力が限られているため、リソースに制約のあるエッジ デバイスに … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | EdgeRAG: Online-Indexed RAG for Edge Devices はコメントを受け付けていません