「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Karyotype AI for Precision Oncology

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 細胞分裂の中期段階の顕微鏡画像から直接血液がんを引き起こす染色体異常を正確 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV, q-bio.QM | Karyotype AI for Precision Oncology はコメントを受け付けていません

Uni-3DAR: Unified 3D Generation and Understanding via Autoregression on Compressed Spatial Tokens

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルとそのマルチモーダル拡張の最近の進歩は、自己回帰の次のト … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, q-bio.BM | Uni-3DAR: Unified 3D Generation and Understanding via Autoregression on Compressed Spatial Tokens はコメントを受け付けていません

Moto: Latent Motion Token as the Bridging Language for Learning Robot Manipulation from Videos

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模なコーパスで事前に訓練された大規模な言語モデルの最近の開発は、微調整 … 続きを読む →

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A Single-Loop Smoothed Gradient Descent-Ascent Algorithm for Nonconvex-Concave Min-Max Problems

投稿日: 2025年3月23日 作成者: jarxiv

要約 非コンベックスコンケーブMIN-MAXの問題は、多くの機械学習アプリケーシ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC | A Single-Loop Smoothed Gradient Descent-Ascent Algorithm for Nonconvex-Concave Min-Max Problems はコメントを受け付けていません

PEnGUiN: Partially Equivariant Graph NeUral Networks for Sample Efficient MARL

投稿日: 2025年3月21日 作成者: jarxiv

要約 等量のグラフニューラルネットワーク（EGNNS）は、マルチエージェント補強 … 続きを読む →

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Neural Lyapunov Function Approximation with Self-Supervised Reinforcement Learning

投稿日: 2025年3月21日 作成者: jarxiv

要約 制御lyapunov関数は、従来、希望の状態への収束を保証するコントローラ … 続きを読む →

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Robotic Paper Wrapping by Learning Force Control

投稿日: 2025年3月21日 作成者: jarxiv

要約 ラッピングペーパーを使用したロボットパッケージは、材料の複雑な変形特性のた … 続きを読む →

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Learning Nash Equilibrial Hamiltonian for Two-Player Collision-Avoiding Interactions

投稿日: 2025年3月21日 作成者: jarxiv

要約 2プレイヤーのリスクに敏感な衝突を回避する相互作用のためのナッシュ平衡ポリ … 続きを読む →

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Mixed-Reality Digital Twins: Leveraging the Physical and Virtual Worlds for Hybrid Sim2Real Transition of Multi-Agent Reinforcement Learning Policies

投稿日: 2025年3月21日 作成者: jarxiv

要約 サイバー物理的車両システムのマルチエージェント補強学習（MARL）には、通 … 続きを読む →

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Moto: Latent Motion Token as the Bridging Language for Learning Robot Manipulation from Videos

投稿日: 2025年3月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模なコーパスで事前に訓練された大規模な言語モデルの最近の開発は、微調整 … 続きを読む →

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