「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

GROQLoco: Generalist and RObot-agnostic Quadruped Locomotion Control using Offline Datasets

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模なオフライントレーニングの最近の進歩は、複雑なロボットタスクのジェネ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO, I.2.9 | GROQLoco: Generalist and RObot-agnostic Quadruped Locomotion Control using Offline Datasets はコメントを受け付けていません

MetaSym: A Symplectic Meta-learning Framework for Physical Intelligence

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 スケーラブルで一般化可能な物理学を対象としたディープラーニングは、ロボット … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, physics.comp-ph, quant-ph | MetaSym: A Symplectic Meta-learning Framework for Physical Intelligence はコメントを受け付けていません

LD-Scene: LLM-Guided Diffusion for Controllable Generation of Adversarial Safety-Critical Driving Scenarios

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 自律駆動システムの安全性と堅牢性を確保するには、安全性が批判的なシナリオで … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | LD-Scene: LLM-Guided Diffusion for Controllable Generation of Adversarial Safety-Critical Driving Scenarios はコメントを受け付けていません

Training NTK to Generalize with KARE

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 訓練されたディープニューラルネットワーク（DNN）に関連するデータ依存性ニ … 続きを読む →

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Context parroting: A simple but tough-to-beat baseline for foundation models in scientific machine learning

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 科学機械学習のための最近開発された時系列基礎モデルは、物理システムを予測す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, physics.comp-ph | Context parroting: A simple but tough-to-beat baseline for foundation models in scientific machine learning はコメントを受け付けていません

STRIDE: Sparse Techniques for Regression in Deep Gaussian Processes

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 ガウスプロセス（GPS）は、不確実性の定量化のための組み込み方法を使用して … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.CO, stat.ML | STRIDE: Sparse Techniques for Regression in Deep Gaussian Processes はコメントを受け付けていません

Fractal Graph Contrastive Learning

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 グラフ対照学習（GCL）は、グラフの自己監視学習の分野でかなりの注目を集め … 続きを読む →

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Analog Foundation Models

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 アナログインメモリコンピューティング（AIMC）は、従来のフォンノイマンベ … 続きを読む →

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LGBQPC: Local Granular-Ball Quality Peaks Clustering

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 密度ピーククラスタリング（DPC）アルゴリズムは、単純で効果的な仮定に基づ … 続きを読む →

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Efficient End-to-End Learning for Decision-Making: A Meta-Optimization Approach

投稿日: 2025年5月19日 作成者: jarxiv

要約 エンドツーエンドの学習は、下流の意思決定タスクへの影響を認識するために、予 … 続きを読む →

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