-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
「cs.LG」カテゴリーアーカイブ
Simple, unified analysis of Johnson-Lindenstrauss with applications
要約 高次元データを管理するための次元削減の基礎であるジョンソン・リンデンシュト … 続きを読む
Save It All: Enabling Full Parameter Tuning for Federated Large Language Models via Cycle Block Gradient Descent
要約 大規模言語モデル (LLM) の出現により、深層学習パラダイムに革命が起こ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Save It All: Enabling Full Parameter Tuning for Federated Large Language Models via Cycle Block Gradient Descent はコメントを受け付けていません
Multi-Source and Test-Time Domain Adaptation on Multivariate Signals using Spatio-Temporal Monge Alignment
要約 コンピューター ビジョンや生物医学データなどの信号に関する機械学習アプリケ … 続きを読む
Joint or Disjoint: Mixing Training Regimes for Early-Exit Models
要約 早期終了は、ディープ ニューラル ネットワークに統合された重要な効率メカニ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Joint or Disjoint: Mixing Training Regimes for Early-Exit Models はコメントを受け付けていません
Truly No-Regret Learning in Constrained MDPs
要約 制約付きマルコフ決定プロセス (CMDP) は、強化学習で安全性制約をモデ … 続きを読む
Modality-Order Matters! A Novel Hierarchical Feature Fusion Method for CoSAm: A Code-Switched Autism Corpus
要約 自閉症スペクトラム障害(ASD)は複雑な神経発達上の課題であり、社会的相互 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Modality-Order Matters! A Novel Hierarchical Feature Fusion Method for CoSAm: A Code-Switched Autism Corpus はコメントを受け付けていません
Quantifying the value of positive transfer: An experimental case study
要約 構造健全性モニタリングに対する従来のアプローチでは、ラベル付きデータの可用 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Quantifying the value of positive transfer: An experimental case study はコメントを受け付けていません
Improving GBDT Performance on Imbalanced Datasets: An Empirical Study of Class-Balanced Loss Functions
要約 クラスの不均衡は、機械学習、特に表形式のデータ分類タスクにおいて依然として … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Improving GBDT Performance on Imbalanced Datasets: An Empirical Study of Class-Balanced Loss Functions はコメントを受け付けていません
Frontiers of Deep Learning: From Novel Application to Real-World Deployment
要約 ディープラーニングは、自然言語処理や画像処理からデータ分析や推奨システムに … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
Frontiers of Deep Learning: From Novel Application to Real-World Deployment はコメントを受け付けていません
Regularized KL-Divergence for Well-Defined Function-Space Variational Inference in Bayesian neural networks
要約 ベイジアン ニューラル ネットワーク (BNN) は、ニューラル ネットワ … 続きを読む