cs.LG」カテゴリーアーカイブ

SafeAuto: Knowledge-Enhanced Safe Autonomous Driving with Multimodal Foundation Models

要約 従来の自律駆動システムは、高レベルの推論を低レベルの制御と結びつけるのに苦 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY | SafeAuto: Knowledge-Enhanced Safe Autonomous Driving with Multimodal Foundation Models はコメントを受け付けていません

Gradual Transition from Bellman Optimality Operator to Bellman Operator in Online Reinforcement Learning

要約 継続的なアクションスペースの場合、俳優と批判的な方法は、オンライン強化学習 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | Gradual Transition from Bellman Optimality Operator to Bellman Operator in Online Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Dynamic Mixture of Progressive Parameter-Efficient Expert Library for Lifelong Robot Learning

要約 ジェネラリストのエージェントは、生涯を通じて継続的に学習し、適応し、壊滅的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | Dynamic Mixture of Progressive Parameter-Efficient Expert Library for Lifelong Robot Learning はコメントを受け付けていません

Diffusion Policies for Out-of-Distribution Generalization in Offline Reinforcement Learning

要約 オフライン強化学習(RL)メソッドは、以前の経験を活用して、データ収集に使 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, cs.RO | Diffusion Policies for Out-of-Distribution Generalization in Offline Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

BEAST: Efficient Tokenization of B-Splines Encoded Action Sequences for Imitation Learning

要約 B-SPLINEエンコードされたアクションシーケンストークン化装置(Bea … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | BEAST: Efficient Tokenization of B-Splines Encoded Action Sequences for Imitation Learning はコメントを受け付けていません

On-board Mission Replanning for Adaptive Cooperative Multi-Robot Systems

要約 協同組合の自律的なロボットシステムは、スペース、空気、地面、および海上ドメ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO | On-board Mission Replanning for Adaptive Cooperative Multi-Robot Systems はコメントを受け付けていません

Laplace Transform Based Low-Complexity Learning of Continuous Markov Semigroups

要約 マルコフプロセスは、多くの実際のランダムプロセスの普遍的なモデルとして機能 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.TH | Laplace Transform Based Low-Complexity Learning of Continuous Markov Semigroups はコメントを受け付けていません

ELEVATE-GenAI: Reporting Guidelines for the Use of Large Language Models in Health Economics and Outcomes Research: an ISPOR Working Group on Generative AI Report

要約 はじめに:生成人工知能(AI)、特に大規模な言語モデル(LLM)は、健康経 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CY, cs.LG | ELEVATE-GenAI: Reporting Guidelines for the Use of Large Language Models in Health Economics and Outcomes Research: an ISPOR Working Group on Generative AI Report はコメントを受け付けていません

Graph Neural Network Generalization with Gaussian Mixture Model Based Augmentation

要約 グラフニューラルネットワーク(GNNS)は、ノードやグラフ分類などのタスク … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SI, stat.AP, stat.ML | Graph Neural Network Generalization with Gaussian Mixture Model Based Augmentation はコメントを受け付けていません

ENMA: Tokenwise Autoregression for Generative Neural PDE Operators

要約 時間依存のパラメトリックな部分微分方程式(PDE)を解くことは、特に広範囲 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG | ENMA: Tokenwise Autoregression for Generative Neural PDE Operators はコメントを受け付けていません