-
最近の投稿
- Topological mapping for traversability-aware long-range navigation in off-road terrain
- Equality Constrained Diffusion for Direct Trajectory Optimization
- Learning-Based Autonomous Navigation, Benchmark Environments and Simulation Framework for Endovascular Interventions
- Language Supervised Human Action Recognition with Salient Fusion: Construction Worker Action Recognition as a Use Case
- Bi-Level Motion Imitation for Humanoid Robots
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (27641) cs.CL (20879) cs.CR (2167) cs.CV (34375) cs.LG (32373) cs.RO (15816) cs.SY (2460) eess.IV (4221) eess.SY (2454) stat.ML (4339)
「cond-mat.stat-mech」カテゴリーアーカイブ
Maximum diffusion reinforcement learning
要約 データは独立しており、同一に分散されているという前提が、すべての機械学習の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, cs.RO
Maximum diffusion reinforcement learning はコメントを受け付けていません
The Limiting Dynamics of SGD: Modified Loss, Phase Space Oscillations, and Anomalous Diffusion
要約 この研究では、確率的勾配降下法 (SGD) でトレーニングされたディープ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, q-bio.NC, stat.ML
The Limiting Dynamics of SGD: Modified Loss, Phase Space Oscillations, and Anomalous Diffusion はコメントを受け付けていません
Learning from higher-order statistics, efficiently: hypothesis tests, random features, and neural networks
要約 ニューラル ネットワークは、高次元データ セット内の統計パターンを発見する … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML
Learning from higher-order statistics, efficiently: hypothesis tests, random features, and neural networks はコメントを受け付けていません
Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA): thorough characterization and testing
要約 EODECA (分類アルゴリズムとしての工学的常微分方程式) は、機械学習 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, cs.NE, nlin.PS
Engineered Ordinary Differential Equations as Classification Algorithm (EODECA): thorough characterization and testing はコメントを受け付けていません
Learning Lattice Quantum Field Theories with Equivariant Continuous Flows
要約 我々は、格子場理論の高次元確率分布からサンプリングするための新しい機械学習 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, hep-lat, hep-th
Learning Lattice Quantum Field Theories with Equivariant Continuous Flows はコメントを受け付けていません
Maximum diffusion reinforcement learning
要約 データは独立しており、同一に分散されているという前提が、すべての機械学習の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, cs.RO
Maximum diffusion reinforcement learning はコメントを受け付けていません
The impact of memory on learning sequence-to-sequence tasks
要約 自然言語処理におけるニューラル ネットワークの最近の成功により、シーケンス … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML
The impact of memory on learning sequence-to-sequence tasks はコメントを受け付けていません
What does self-attention learn from Masked Language Modelling?
要約 トランスフォーマーは、自然言語処理と機械学習に革命をもたらしたニューラル … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.CL, stat.ML
What does self-attention learn from Masked Language Modelling? はコメントを受け付けていません
The Copycat Perceptron: Smashing Barriers Through Collective Learning
要約 教師と生徒のシナリオにおける $y$ 結合バイナリ パーセプトロンのモデル … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG
The Copycat Perceptron: Smashing Barriers Through Collective Learning はコメントを受け付けていません
Information theory for model reduction in stochastic dynamical systems
要約 モデル削減は、いくつかの関連する変数の観点から、多体システムのダイナミクス … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.IT, cs.LG, math.IT
Information theory for model reduction in stochastic dynamical systems はコメントを受け付けていません