-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
「cs.LG」カテゴリーアーカイブ
Learning Decentralized Swarms Using Rotation Equivariant Graph Neural Networks
要約 集中制御なしで集合的な目標を最適化するエージェントのオーケストレーションは … 続きを読む
The FFT Strikes Back: An Efficient Alternative to Self-Attention
要約 従来の自己関節メカニズムには二次の複雑さが発生し、長いシーケンスでのスケー … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG
The FFT Strikes Back: An Efficient Alternative to Self-Attention はコメントを受け付けていません
Small Language Models: Survey, Measurements, and Insights
要約 小言語モデル(SLM)は、最新のスマートデバイスでの広範な採用にもかかわら … 続きを読む
Learning Decentralized Swarms Using Rotation Equivariant Graph Neural Networks
要約 集中制御なしで集合的な目標を最適化するエージェントのオーケストレーションは … 続きを読む
Steering Your Generalists: Improving Robotic Foundation Models via Value Guidance
要約 多様なデモンストレーションデータセットで訓練された大規模な汎用ロボットポリ … 続きを読む
A Survey of Sim-to-Real Methods in RL: Progress, Prospects and Challenges with Foundation Models
要約 ディープ強化学習(RL)は、ロボット工学、輸送、推奨システムなど、さまざま … 続きを読む
Toward 6-DOF Autonomous Underwater Vehicle Energy-Aware Position Control based on Deep Reinforcement Learning: Preliminary Results
要約 未開の未開発の水中地域の調査、マッピング、検査のための自律的な水中車両(A … 続きを読む
Safe Multi-Agent Navigation guided by Goal-Conditioned Safe Reinforcement Learning
要約 安全なナビゲーションは、危険な環境で動作する自律システムに不可欠です。 従 … 続きを読む
CAML: Collaborative Auxiliary Modality Learning for Multi-Agent Systems
要約 マルチモダリティ学習は、自律運転、ロボット工学、知覚システムなどのドメイン … 続きを読む
ORSO: Accelerating Reward Design via Online Reward Selection and Policy Optimization
要約 報酬形状は、特にまばらな報酬が学習を妨げる複雑なタスクでは、強化学習(RL … 続きを読む