cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Online Control-Informed Learning

要約 このペーパーでは、オンライン制御の分野で確立された最適な制御と状態推定技術 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.OC | Online Control-Informed Learning はコメントを受け付けていません

ChromaFormer: A Scalable and Accurate Transformer Architecture for Land Cover Classification

要約 センチネルなどのシステムからのリモートセンシング画像は、約10メートルの解 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG | ChromaFormer: A Scalable and Accurate Transformer Architecture for Land Cover Classification はコメントを受け付けていません

Machine Learning for Predicting Chaotic Systems

要約 混oticとした動的システムの予測は、天気予報など、多くの科学的分野で重要 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, nlin.CD | Machine Learning for Predicting Chaotic Systems はコメントを受け付けていません

Adaptive Topology Reconstruction for Robust Graph Representation Learning

要約 グラフニューラルネットワーク(GNNS)は、グラフ表現の半監視学習において … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | Adaptive Topology Reconstruction for Robust Graph Representation Learning はコメントを受け付けていません

An Analysis of Safety Guarantees in Multi-Task Bayesian Optimization

要約 ブラックボックスの最適化の多くの実用的なシナリオでは、目的関数は、望ましく … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY | An Analysis of Safety Guarantees in Multi-Task Bayesian Optimization はコメントを受け付けていません

RAAD-LLM: Adaptive Anomaly Detection Using LLMs and RAG Integration

要約 複雑な産業環境での異常検出は、特にデータスパース性と進化する運用条件を特徴 … 続きを読む

カテゴリー: 1.6.5, cs.CE, cs.LG | RAAD-LLM: Adaptive Anomaly Detection Using LLMs and RAG Integration はコメントを受け付けていません

On Expressive Power of Looped Transformers: Theoretical Analysis and Enhancement via Timestep Encoding

要約 ループされた変圧器は、推論タスクのためのパラメーター効率、計算機能、および … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | On Expressive Power of Looped Transformers: Theoretical Analysis and Enhancement via Timestep Encoding はコメントを受け付けていません

Semiparametric conformal prediction

要約 多くのリスクに敏感なアプリケーションには、複数の潜在的に相関するターゲット … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Semiparametric conformal prediction はコメントを受け付けていません

Integrating Semantic Communication and Human Decision-Making into an End-to-End Sensing-Decision Framework

要約 早くも1949年、ウィーバーはコミュニケーションを非常に広い意味で定義し、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.HC, cs.LG, eess.SP | Integrating Semantic Communication and Human Decision-Making into an End-to-End Sensing-Decision Framework はコメントを受け付けていません

Hypergraph-MLP: Learning on Hypergraphs without Message Passing

要約 ハイパーグラフは、2つ以上のエンティティを含む高次の関係を持つデータのモデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, eess.SP | Hypergraph-MLP: Learning on Hypergraphs without Message Passing はコメントを受け付けていません