cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Deliberate Planning of 3D Bin Packing on Packing Configuration Trees

要約 オンライン3Dビンパッキング問題(3D-BPP)には、産業自動化に広範なア … 続きを読む

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Dynamic Contrastive Skill Learning with State-Transition Based Skill Clustering and Dynamic Length Adjustment

要約 強化学習(RL)は、さまざまなドメインで大きな進歩を遂げていますが、複雑な … 続きを読む

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Barren plateaus are amplified by the dimension of qudits

要約 変分量子アルゴリズム(VQA)は、特に量子ニューラルネットワーク内で、多様 … 続きを読む

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Exploring Commonalities in Explanation Frameworks: A Multi-Domain Survey Analysis

要約 この研究では、3つのドメインの専門家との調査と議論から集められた洞察を提示 … 続きを読む

カテゴリー: cs.HC, cs.LG | コメントする

A direct proof of a unified law of robustness for Bregman divergence losses

要約 現代の深い学習の実践では、モデルは多くの場合、トレーニングデータをほぼ補間 … 続きを読む

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Mitigating Degree Bias in Graph Representation Learning with Learnable Structural Augmentation and Structural Self-Attention

要約 グラフニューラルネットワーク(GNNS)メッセージの渡しを通してノード表現 … 続きを読む

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Think2SQL: Reinforce LLM Reasoning Capabilities for Text2SQL

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、リレーショナルデータベースに関する自然言語 … 続きを読む

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Application of Sensitivity Analysis Methods for Studying Neural Network Models

要約 この研究は、入力データの摂動に対するニューラルネットワークの感度を分析し、 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.LG, cs.NA, F.2.1, math.NA | コメントする

Kolmogorov-Arnold Networks: Approximation and Learning Guarantees for Functions and their Derivatives

要約 Kolmogorov-Arnoldの重ね合わせ定理に触発されたKolmog … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, cs.NE, math.FA, math.NA, stat.ML | コメントする

Advanced posterior analyses of hidden Markov models: finite Markov chain imbedding and hybrid decoding

要約 隠されたマルコフモデルのアプリケーションにおける2つの主要なタスクは、(i … 続きを読む

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