-
最近の投稿
- ManipTrans: Efficient Dexterous Bimanual Manipulation Transfer via Residual Learning
- Multimodal Object Detection using Depth and Image Data for Manufacturing Parts
- Data-Agnostic Robotic Long-Horizon Manipulation with Vision-Language-Guided Closed-Loop Feedback
- Pretrained Bayesian Non-parametric Knowledge Prior in Robotic Long-Horizon Reinforcement Learning
- Bresa: Bio-inspired Reflexive Safe Reinforcement Learning for Contact-Rich Robotic Tasks
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (35861) cs.CL (27115) cs.CR (2735) cs.CV (41715) cs.LG (40810) cs.RO (21147) cs.SY (3199) eess.IV (4903) eess.SY (3193) stat.ML (5350)
「34H05」カテゴリーアーカイブ
Score-based Neural Ordinary Differential Equations for Computing Mean Field Control Problems
要約 古典的なニューラルの通常の微分方程式(ODE)は、ニューラルネットワークが … 続きを読む
Normalizing flows as approximations of optimal transport maps via linear-control neural ODEs
要約 「フローの正規化」という用語は、ディープ ニューラル ネットワークを使用し … 続きを読む
Deep Neural Networks: Multi-Classification and Universal Approximation
要約 幅 $2$ と深さ $2N+4M-1$ 層の ReLU ディープ ニューラ … 続きを読む
Interplay between depth and width for interpolation in neural ODEs
要約 ニューラル常微分方程式 (ニューラル ODE) は、制御の観点から教師あり … 続きを読む
Interplay between depth and width for interpolation in neural ODEs
要約 ニューラル常微分方程式 (ニューラル ODE) は、制御の観点から教師あり … 続きを読む
Normalizing flows as approximations of optimal transport maps via linear-control neural ODEs
要約 「フローの正規化」という用語は、ディープ ニューラル ネットワークを使用し … 続きを読む
Finite Time Lyapunov Exponent Analysis of Model Predictive Control and Reinforcement Learning
要約 有限時間リアプノフ指数 (FTLE) は、非定常流体流れ場における不変多様 … 続きを読む