-
最近の投稿
- Nearest-Neighbourless Asymptotically Optimal Motion Planning with Fully Connected Informed Trees (FCIT*)
- Performance assessment of ADAS in a representative subset of critical traffic situations
- Exciting Contact Modes in Differentiable Simulations for Robot Learning
- Can LLMs plan paths in the real world?
- DECODE: Domain-aware Continual Domain Expansion for Motion Prediction
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (30257) cs.CL (22857) cs.CR (2346) cs.CV (36632) cs.LG (35077) cs.RO (17603) cs.SY (2704) eess.IV (4458) eess.SY (2698) stat.ML (4675)
「cs.DS」カテゴリーアーカイブ
Statistical Indistinguishability of Learning Algorithms
要約 2 つの異なる関係者が自分たちのデータに対して同じ学習ルールを使用する場合 … 続きを読む
Approximating a RUM from Distributions on k-Slates
要約 この研究では、ランダム実用新案 (RUM) をユーザーの選択に適合させる問 … 続きを読む
Time Fairness in Online Knapsack Problems
要約 オンライン ナップザック問題は、オンライン アルゴリズムの分野における古典 … 続きを読む
Tester-Learners for Halfspaces: Universal Algorithms
要約 構造化された分布の幅広いクラスにわたって普遍的に成功する、ハーフスペースの … 続きを読む
Difference of Submodular Minimization via DC Programming
要約 2 つのサブモジュラー (DS) 関数の差を最小限に抑えることは、さまざま … 続きを読む
Linear-Time Algorithms for Front-Door Adjustment in Causal Graphs
要約 観測データからの因果関係の推定は、実証科学の基本的なタスクです。 観察され … 続きを読む
Balancing Utility and Fairness in Submodular Maximization (Technical Report)
要約 サブモジュラー関数の最大化は、データの要約、影響の最大化、推奨など、多くの … 続きを読む
Linear Query Approximation Algorithms for Non-monotone Submodular Maximization under Knapsack Constraint
要約 この研究では、ナップザック制約の対象となるサイズ $n$ の基底セット、$ … 続きを読む
Private Everlasting Prediction
要約 プライベート学習者は、ラベル付きポイントのサンプルでトレーニングされ、トレ … 続きを読む
Privacy Auditing with One (1) Training Run
要約 我々は、単一のトレーニング実行で差分プライベート機械学習システムを監査する … 続きを読む