「68T05」カテゴリーアーカイブ

Asymptotic Optimism of Random-Design Linear and Kernel Regression Models

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ランダム設計下で線形回帰モデルの閉じた漸近楽観主義を導き出し、そ … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T05, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Asymptotic Optimism of Random-Design Linear and Kernel Regression Models はコメントを受け付けていません

A Survey of Reinforcement Learning for Optimization in Automation

投稿日: 2025年2月14日 作成者: jarxiv

要約 Rehnection Learning（RL）は、自動化内で最適化の課題の … 続きを読む →

カテゴリー: 49M37, 68T05, 90C40, C.4, cs.AI, cs.LG, cs.NE, cs.RO, cs.SY, eess.SY | A Survey of Reinforcement Learning for Optimization in Automation はコメントを受け付けていません

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