「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Coloring Between the Lines: Personalization in the Null Space of Planning Constraints

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 ジェネラリストのロボットは、長期ユーザーの多様なニーズと好みを満たすために … 続きを読む →

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Robo2VLM: Visual Question Answering from Large-Scale In-the-Wild Robot Manipulation Datasets

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 ビジョン言語モデル（VLM）は、インターネットスケールの画像テキストコーパ … 続きを読む →

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Robo-DM: Data Management For Large Robot Datasets

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 最近の結果は、テレオ蒸発ロボットデモンストレーションの非常に大きなデータセ … 続きを読む →

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World Models as Reference Trajectories for Rapid Motor Adaptation

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 現実世界の環境に学習制御ポリシーを展開することは、基本的な課題をもたらしま … 続きを読む →

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FLARE: Robot Learning with Implicit World Modeling

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 $ \ textbf {f} $ uture $ \ textbf {la … 続きを読む →

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Graph Conditional Flow Matching for Relational Data Generation

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 データ統合は、プライバシーを向上させる技術として勢いを増しています。 単一 … 続きを読む →

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Breast Cancer Classification Using Gradient Boosting Algorithms Focusing on Reducing the False Negative and SHAP for Explainability

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 がんは、世界で最も多くの女性を殺す病気の1つであり、乳がんが癌の症例の数が … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CY, cs.LG, q-bio.QM | Breast Cancer Classification Using Gradient Boosting Algorithms Focusing on Reducing the False Negative and SHAP for Explainability はコメントを受け付けていません

Antimatter Annihilation Vertex Reconstruction with Deep Learning for ALPHA-g Radial Time Projection Chamber

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 CERNでのAlpha-G実験は、抗水素原子の陸生重力加速度を正確に測定す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, hep-ex, physics.ins-det | Antimatter Annihilation Vertex Reconstruction with Deep Learning for ALPHA-g Radial Time Projection Chamber はコメントを受け付けていません

A Trajectory-Based Bayesian Approach to Multi-Objective Hyperparameter Optimization with Epoch-Aware Trade-Offs

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルのトレーニングには、モデルパフォーマンスのエポックごとのモニ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | A Trajectory-Based Bayesian Approach to Multi-Objective Hyperparameter Optimization with Epoch-Aware Trade-Offs はコメントを受け付けていません

A packing lemma for VCN${}_k$-dimension and learning high-dimensional data

投稿日: 2025年5月22日 作成者: jarxiv

要約 最近、著者は、グラフ、ハイパーグラフ、リレーショナル構造の学習に適した高性 … 続きを読む →

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