「68T05」カテゴリーアーカイブ

A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity

投稿日: 2025年2月13日 作成者: jarxiv

要約 非定常環境での統計学習のための汎用性の高いフレームワークを開発します。 各 … 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

Effect of Adaptive Communication Support on LLM-powered Human-Robot Collaboration

投稿日: 2025年2月12日 作成者: jarxiv

要約 効果的なヒューマンロボットコラボレーションには、ロボットが人間のニーズ、タ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.AI, cs.HC, cs.RO, I.2.9 | Effect of Adaptive Communication Support on LLM-powered Human-Robot Collaboration はコメントを受け付けていません

Randomness, exchangeability, and conformal prediction

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 このホワイトペーパーでは、ランダム性の機能理論の発達、不特定の添加剤定数を … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 03D32, 68T05, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Randomness, exchangeability, and conformal prediction はコメントを受け付けていません

Human-Aligned Skill Discovery: Balancing Behaviour Exploration and Alignment

投稿日: 2025年1月30日 作成者: jarxiv

要約 強化学習における監視されていないスキルの発見は、多様な行動を自律的に発見す … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | Human-Aligned Skill Discovery: Balancing Behaviour Exploration and Alignment はコメントを受け付けていません

From Sparse to Dense: Toddler-inspired Reward Transition in Goal-Oriented Reinforcement Learning

投稿日: 2025年1月30日 作成者: jarxiv

要約 強化学習（RL）エージェントは、特にまばらまたは密度の高い報酬学習のバイア … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T20, 91E40, cs.AI, cs.LG, cs.RO | From Sparse to Dense: Toddler-inspired Reward Transition in Goal-Oriented Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Quantitative Error Bounds for Scaling Limits of Stochastic Iterative Algorithms

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 確率的勾配降下法 (SGD) や確率的勾配ランジュバン力学 (SGLD) … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 62-08, 62E17, 68T05, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Quantitative Error Bounds for Scaling Limits of Stochastic Iterative Algorithms はコメントを受け付けていません

MVTamperBench: Evaluating Robustness of Vision-Language Models

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) は、ビデオの理解において大き … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68Q85, 68T05, 68T37, 68T40, 68T45, 94A08, cs.CV, I.2.10 | MVTamperBench: Evaluating Robustness of Vision-Language Models はコメントを受け付けていません

ReFactor GNNs: Revisiting Factorisation-based Models from a Message-Passing Perspective

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 DistMult などの因数分解ベースのモデル (FM) は、ナレッジ グ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T07, 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.6 | ReFactor GNNs: Revisiting Factorisation-based Models from a Message-Passing Perspective はコメントを受け付けていません

High-dimensional classification problems with Barron regular boundaries under margin conditions

投稿日: 2025年1月13日 作成者: jarxiv

要約 我々は、マージン条件を仮定した場合、バロン規則的な決定境界を持つ分類器が、 … 続きを読む →

カテゴリー: 41A25, 41A46, 62C20, 68T05, cs.LG, math.PR, stat.ML | High-dimensional classification problems with Barron regular boundaries under margin conditions はコメントを受け付けていません

SeMi: When Imbalanced Semi-Supervised Learning Meets Mining Hard Examples

投稿日: 2025年1月13日 作成者: jarxiv

要約 半教師あり学習 (SSL) では、豊富なラベルなしデータを活用してモデルの … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.CV, I.2.6 | SeMi: When Imbalanced Semi-Supervised Learning Meets Mining Hard Examples はコメントを受け付けていません