「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Discovering Antagonists in Networks of Systems: Robot Deployment

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 文脈上の異常検出方法が提案され、カバレッジタスクを実行するロボット群れの物 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MA, cs.RO, G.3 | Discovering Antagonists in Networks of Systems: Robot Deployment はコメントを受け付けていません

Accelerating Model-Based Reinforcement Learning with State-Space World Models

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 強化学習（RL）は、ロボット学習の強力なアプローチです。 ただし、モデルフ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, cs.RO, I.2.10, stat.ML | Accelerating Model-Based Reinforcement Learning with State-Space World Models はコメントを受け付けていません

ReMoE: Fully Differentiable Mixture-of-Experts with ReLU Routing

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 まばらに活性化された混合混合物（MOE）モデルは、計算予算を増やすことなく … 続きを読む →

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Formation of Representations in Neural Networks

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 神経表現を理解することは、ニューラルネットワークのブラックボックスを開き、 … 続きを読む →

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Random Latent Exploration for Deep Reinforcement Learning

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 強化学習（RL）におけるシンプルで効果的な探索戦略であるランダム潜在探査（ … 続きを読む →

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Understanding the Limits of Deep Tabular Methods with Temporal Shift

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 深い層のモデルは、I.I.D。で顕著な成功を示しています。 さまざまな構造 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.LG, I.2.6 | Understanding the Limits of Deep Tabular Methods with Temporal Shift はコメントを受け付けていません

On the Importance of Reward Design in Reinforcement Learning-based Dynamic Algorithm Configuration: A Case Study on OneMax with (1+($λ$,$λ$))-GA

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 動的アルゴリズム構成（DAC）は、特に機械学習と深い学習アルゴリズムの有病 … 続きを読む →

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A Counterfactual Analysis of the Dishonest Casino

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 不正なカジノは、HMMSとグラフィカルモデルを導入するために教育環境で使用 … 続きを読む →

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Online Meta-learning for AutoML in Real-time (OnMAR)

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 Automated Machine Learning（Automl）は、最 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Online Meta-learning for AutoML in Real-time (OnMAR) はコメントを受け付けていません

Mitigating the Backdoor Effect for Multi-Task Model Merging via Safety-Aware Subspace

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 モデルのマージは、複数のシングルタスクの微調整されたモデルを統合されたモデ … 続きを読む →

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