投稿者「jarxiv」のアーカイブ

Metric Similarity and Manifold Learning of Circular Dichroism Spectra of Proteins

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 SP175データベースからの球状タンパク質の循環二色性分析の機械学習分析を … 続きを読む →

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Joint Metric Space Embedding by Unbalanced OT with Gromov-Wasserstein Marginal Penalization

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 不均一なデータセットの監視されていないアラインメントのための新しいアプロー … 続きを読む →

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Automated Model-Free Sorting of Single-Molecule Fluorescence Events Using a Deep Learning Based Hidden-State Model

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 単一分子蛍光アッセイにより、生体分子ダイナミクスの高解像度分析が可能になり … 続きを読む →

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neuralGAM: An R Package for Fitting Generalized Additive Neural Networks

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 現在、ニューラルネットワークは、異常検出、コンピューター支援疾患検出、自然 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.CO, stat.ME, stat.ML | neuralGAM: An R Package for Fitting Generalized Additive Neural Networks はコメントを受け付けていません

Cost Function Estimation Using Inverse Reinforcement Learning with Minimal Observations

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 連続空間で最適なコスト関数を推測するために、反復的な逆補強学習アルゴリズム … 続きを読む →

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DrivAer Transformer: A high-precision and fast prediction method for vehicle aerodynamic drag coefficient based on the DrivAerNet++ dataset

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 現在の段階では、深い学習ベースの方法により、空力性能の評価において優れた能 … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 68T07, 76F65, cs.LG, G.1.8 | DrivAer Transformer: A high-precision and fast prediction method for vehicle aerodynamic drag coefficient based on the DrivAerNet++ dataset はコメントを受け付けていません

Credit Assignment and Efficient Exploration based on Influence Scope in Multi-agent Reinforcement Learning

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 まばらな報酬シナリオでの協同組合のトレーニングは、マルチエージェント強化学 … 続きを読む →

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Modular Federated Learning: A Meta-Framework Perspective

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）は、データに敏感で分散型環境の … 続きを読む →

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Sample-Efficient Reinforcement Learning of Koopman eNMPC

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 強化学習（RL）を使用して、ポリシーの目的関数または状態境界などの制約の動 … 続きを読む →

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On the Impact of Uncertainty and Calibration on Likelihood-Ratio Membership Inference Attacks

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

要約 メンバーシップ推論攻撃（MIA）では、攻撃者は、典型的な機械学習モデルによ … 続きを読む →

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