68T05」カテゴリーアーカイブ

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 | コメントする

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 | コメントする

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

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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

Dimension-independent learning rates for high-dimensional classification problems

要約 $RBV^2$ 空間に決定境界を持つ分類関数の近似と推定の問題を研究します … 続きを読む

カテゴリー: 41A25, 41A46, 62C20, 68T05, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Dimension-independent learning rates for high-dimensional classification problems はコメントを受け付けていません

AI-Powered Augmented Reality for Satellite Assembly, Integration and Test

要約 人工知能 (AI) と拡張現実 (AR) の統合により、精度が向上し、人的 … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 68U20, cs.AI, cs.CV, H.5.2 | AI-Powered Augmented Reality for Satellite Assembly, Integration and Test はコメントを受け付けていません

Leveraging Machine Learning for Official Statistics: A Statistical Manifesto

要約 機械学習は機会と課題の両方をもたらすため、公的統計の作成では統計的に厳密に … 続きを読む

カテゴリー: 62D05, 68T05, cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | Leveraging Machine Learning for Official Statistics: A Statistical Manifesto はコメントを受け付けていません