「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

BricksRL: A Platform for Democratizing Robotics and Reinforcement Learning Research and Education with LEGO

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、強化学習の研究と教育のためのロボット工学へのアクセスを民主化する … 続きを読む →

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Simulation-based inference with scattering representations: scattering is all you need

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 画像 (フィールドレベルなど) を使用したシミュレーションベースの推論 ( … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.CO, astro-ph.IM, cs.LG, stat.ML | Simulation-based inference with scattering representations: scattering is all you need はコメントを受け付けていません

Methods for generating and evaluating synthetic longitudinal patient data: a systematic review

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 データ可用性の急速な成長により研究開発が促進されましたが、法的制約やプライ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, stat.AP, stat.ME | Methods for generating and evaluating synthetic longitudinal patient data: a systematic review はコメントを受け付けていません

Multi-turn Reinforcement Learning from Preference Human Feedback

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) は、大規模言語モデル ( … 続きを読む →

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BK-SDM: A Lightweight, Fast, and Cheap Version of Stable Diffusion

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 安定拡散モデル (SDM) を使用したテキストから画像への生成 (T2I) … 続きを読む →

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Sample Complexity Bounds for Linear System Identification from a Finite Set

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、軌跡データを使用して、可能なシステムの有限セットから LTI … 続きを読む →

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Autobidders with Budget and ROI Constraints: Efficiency, Regret, and Pacing Dynamics

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、オンライン広告プラットフォームで競合する自動入札アルゴリズム間の … 続きを読む →

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Constraining Generative Models for Engineering Design with Negative Data

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 生成モデルは最近目覚ましい成功を収め、社会に広く普及していますが、現実的で … 続きを読む →

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ProtFAD: Introducing function-aware domains as implicit modality towards protein function prediction

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 タンパク質の機能予測は現在、その配列または構造をエンコードすることによって … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, q-bio.BM | ProtFAD: Introducing function-aware domains as implicit modality towards protein function prediction はコメントを受け付けていません

Fair Mixed Effects Support Vector Machine

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 公平で倫理的な自動予測を保証するには、公平性が機械学習アプリケーションの中 … 続きを読む →

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