cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Stream-Based Active Learning for Process Monitoring

要約 統計的プロセス監視 (SPM) 手法は、工業プロセスの安定性をチェックする … 続きを読む

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Approximating Families of Sharp Solutions to Fisher’s Equation with Physics-Informed Neural Networks

要約 この論文では、フィッシャー方程式を解くために物理情報に基づくニューラル ネ … 続きを読む

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A data driven approach to classify descriptors based on their efficiency in translating noisy trajectories into physically-relevant information

要約 多体力学システムの物理的複雑さを再構築することは困難な場合があります。 一 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG | コメントする

Combinatorial Logistic Bandits

要約 組み合わせロジスティック バンディット (CLogB) と呼ばれる新しいフ … 続きを読む

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Identifying Differential Patient Care Through Inverse Intent Inference

要約 敗血症は、感染に対する宿主反応の調節不全による末端臓器の機能不全によって定 … 続きを読む

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Learning the Simplicity of Scattering Amplitudes

要約 複雑な式の単純化と再構成は、特に理論的な高エネルギー物理学の進歩の核心です … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, hep-ph, hep-th | コメントする

GNNAS-Dock: Budget Aware Algorithm Selection with Graph Neural Networks for Molecular Docking

要約 分子ドッキングは創薬と設計における主要な要素です。 小分子のタンパク質への … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-bio.BM | コメントする

Grammarization-Based Grasping with Deep Multi-Autoencoder Latent Space Exploration by Reinforcement Learning Agent

要約 物体の形状、材料特性、その他の環境要因の幅広い変動に効果的に適応する必要が … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | コメントする

Hypergraph $p$-Laplacian equations for data interpolation and semi-supervised learning

要約 $p$-ラプラシアン正則化によるハイパーグラフ学習は、データ内の高次の関係 … 続きを読む

カテゴリー: 35R02, 65D05, cs.LG, cs.NA, math.NA | コメントする

Reward driven workflows for unsupervised explainable analysis of phases and ferroic variants from atomically resolved imaging data

要約 収差補正電子顕微鏡法の急速な進歩により、画像データから相、フェロイック変異 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.HC, cs.LG | コメントする