「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Diffusion-based Reinforcement Learning via Q-weighted Variational Policy Optimization

投稿日: 2024年12月17日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、その強力な表現力と多峰性により、強化学習 (RL) において … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Diffusion-based Reinforcement Learning via Q-weighted Variational Policy Optimization はコメントを受け付けていません

Robust Synthetic Data-Driven Detection of Living-Off-the-Land Reverse Shells

投稿日: 2024年12月17日 作成者: jarxiv

要約 Living-off-the-land (LOTL) 技術は、正規のツール … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Robust Synthetic Data-Driven Detection of Living-Off-the-Land Reverse Shells はコメントを受け付けていません

Invertible ResNets for Inverse Imaging Problems: Competitive Performance with Provable Regularization Properties

投稿日: 2024年12月17日 作成者: jarxiv

要約 学習ベースの手法は、特に画像再構成タスクにおいて、逆問題の解決において顕著 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Invertible ResNets for Inverse Imaging Problems: Competitive Performance with Provable Regularization Properties はコメントを受け付けていません

Two-Timescale Critic-Actor for Average Reward MDPs with Function Approximation

投稿日: 2024年12月17日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究のいくつかは、AC アルゴリズムの非漸近収束解析の実行に焦点を当 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | Two-Timescale Critic-Actor for Average Reward MDPs with Function Approximation はコメントを受け付けていません

Risk and cross validation in ridge regression with correlated samples

投稿日: 2024年12月17日 作成者: jarxiv

要約 近年、高次元リッジ回帰の理解が大幅に進歩しましたが、既存の理論ではトレーニ … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML | Risk and cross validation in ridge regression with correlated samples はコメントを受け付けていません

Fast and Interpretable Mortality Risk Scores for Critical Care Patients

投稿日: 2024年12月17日 作成者: jarxiv

要約 集中治療室 (ICU) 患者の死亡率の予測は、通常、ブラック ボックス モ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CY, cs.LG | Fast and Interpretable Mortality Risk Scores for Critical Care Patients はコメントを受け付けていません

Asynchronous Distributed Gaussian Process Regression for Online Learning and Dynamical Systems: Complementary Document

投稿日: 2024年12月17日 作成者: jarxiv

要約 これは、「オンライン学習および動的システムのための非同期分散ガウス プロセ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY | Asynchronous Distributed Gaussian Process Regression for Online Learning and Dynamical Systems: Complementary Document はコメントを受け付けていません

BetaExplainer: A Probabilistic Method to Explain Graph Neural Networks

投稿日: 2024年12月17日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ データの推論を実 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | BetaExplainer: A Probabilistic Method to Explain Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

A Digital twin for Diesel Engines: Operator-infused PINNs with Transfer Learning for Engine Health Monitoring

投稿日: 2024年12月17日 作成者: jarxiv

要約 ディーゼル エンジンの効率向上と排出ガス削減は重要な研究テーマです。 最近 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY | A Digital twin for Diesel Engines: Operator-infused PINNs with Transfer Learning for Engine Health Monitoring はコメントを受け付けていません

Neural general circulation models optimized to predict satellite-based precipitation observations

投稿日: 2024年12月17日 作成者: jarxiv

要約 気候モデルは、降水量、特に極端な降水量と日周サイクルを正確にシミュレートす … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph | Neural general circulation models optimized to predict satellite-based precipitation observations はコメントを受け付けていません