「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Adjoint Sampling: Highly Scalable Diffusion Samplers via Adjoint Matching

投稿日: 2025年5月29日 作成者: jarxiv

要約 非正常密度またはエネルギー関数からサンプリングする拡散プロセスを学習するた … 続きを読む →

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One Rank at a Time: Cascading Error Dynamics in Sequential Learning

投稿日: 2025年5月29日 作成者: jarxiv

要約 複雑なタスクがよりシンプルで階層的なコンポーネントに分解される順次学習は、 … 続きを読む →

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The Entropy Mechanism of Reinforcement Learning for Reasoning Language Models

投稿日: 2025年5月29日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーは、LLMSとの推論のためにRLをスケーリングする際の大きな障 … 続きを読む →

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SCIZOR: A Self-Supervised Approach to Data Curation for Large-Scale Imitation Learning

投稿日: 2025年5月29日 作成者: jarxiv

要約 模倣学習は、人間のデモンストレーションから多様な行動を取得できるようにする … 続きを読む →

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FastTD3: Simple, Fast, and Capable Reinforcement Learning for Humanoid Control

投稿日: 2025年5月29日 作成者: jarxiv

要約 強化学習（RL）はロボット工学の大きな進歩を遂げていますが、その複雑さと長 … 続きを読む →

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Pre-training for Recommendation Unlearning

投稿日: 2025年5月29日 作成者: jarxiv

要約 グラフニューラルネットワーク（GNNS）を搭載した最新の推奨システム（GN … 続きを読む →

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Position: Uncertainty Quantification Needs Reassessment for Large-language Model Agents

投稿日: 2025年5月29日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）とチャットボットエージェントは、時々間違った … 続きを読む →

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Maximizing Confidence Alone Improves Reasoning

投稿日: 2025年5月29日 作成者: jarxiv

要約 強化学習（RL）により、機械学習モデルが多くの分野で大きな進歩を達成できる … 続きを読む →

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A Closer Look at Multimodal Representation Collapse

投稿日: 2025年5月29日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、モダリティ崩壊の基本的な理解を開発することを目指しています。これ … 続きを読む →

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Understanding Adversarial Training with Energy-based Models

投稿日: 2025年5月29日 作成者: jarxiv

要約 エネルギーベースのモデル（EBM）フレームワークを使用して、分類器の敵対的 … 続きを読む →

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