68T05」カテゴリーアーカイブ

Learning sparsity-promoting regularizers for linear inverse problems

要約 この論文では、線形逆問題を解決するためにスパース促進正則化子を学習する新し … 続きを読む

カテゴリー: 65J22, 68T05, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

Boosting Test Performance with Importance Sampling–a Subpopulation Perspective

要約 経験的リスク最小化 (ERM) は機械学習コミュニティで広く適用されていま … 続きを読む

カテゴリー: 68Q32, 68T05, 68T10, 68W40, cs.LG, I.5.1, stat.ML | コメントする

Addressing common misinterpretations of KART and UAT in neural network literature

要約 このノートでは、コルモゴロフ・アーノルド表現定理 (KART) と普遍近似 … 続きを読む

カテゴリー: 26B40, 41A30, 41A63, 68T05, cs.LG, cs.NE | コメントする

LLaMA-Mesh: Unifying 3D Mesh Generation with Language Models

要約 この研究では、テキストで事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG, I.2.10 | LLaMA-Mesh: Unifying 3D Mesh Generation with Language Models はコメントを受け付けていません

The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and Reinforcement Learning

要約 この論文は $d$ 次元の確率的近似再帰 $$ \theta_{n+1}= … 続きを読む

カテゴリー: 60F17, 62L20, 68T05, cs.LG, math.ST, stat.TH | The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Weighted Sobolev Approximation Rates for Neural Networks on Unbounded Domains

要約 この研究では、スペクトル バロン空間の関数に対する重み付きソボレフ空間での … 続きを読む

カテゴリー: 41A25, 41A30, 41A46, 46E35, 62M45, 68T05, cs.LG, math.FA, stat.ML | Weighted Sobolev Approximation Rates for Neural Networks on Unbounded Domains はコメントを受け付けていません

CURATe: Benchmarking Personalised Alignment of Conversational AI Assistants

要約 ユーザーが提供する安全性が重要なコンテキストを処理する機能に焦点を当て、L … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, cs.AI, cs.HC, H.5.2 | CURATe: Benchmarking Personalised Alignment of Conversational AI Assistants はコメントを受け付けていません

Credal Bayesian Deep Learning

要約 不確実性の定量化と分布の変化に対するロバスト性は、機械学習と人工知能の重要 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T05, 68W25, cs.LG, stat.ML | Credal Bayesian Deep Learning はコメントを受け付けていません

Flex: End-to-End Text-Instructed Visual Navigation with Foundation Models

要約 エンドツーエンドの学習により、感覚入力をアクションに直接マッピングし、複雑 … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 68T40, 68T50, cs.AI, cs.RO, I.2.10 | Flex: End-to-End Text-Instructed Visual Navigation with Foundation Models はコメントを受け付けていません

A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity

要約 私たちは、非定常環境における統計学習のための多用途のフレームワークを開発し … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 90C15, cs.AI, cs.LG, math.OC, stat.ML | A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity はコメントを受け付けていません