-
最近の投稿
- Measuring Uncertainty in Shape Completion to Improve Grasp Quality
- Semantic Segmentation and Scene Reconstruction of RGB-D Image Frames: An End-to-End Modular Pipeline for Robotic Applications
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- M2P2: A Multi-Modal Passive Perception Dataset for Off-Road Mobility in Extreme Low-Light Conditions
- Vision Controlled Orthotic Hand Exoskeleton
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (37038) cs.CL (28036) cs.CV (42790) cs.HC (2834) cs.LG (41970) cs.RO (21944) cs.SY (3345) eess.IV (4984) eess.SY (3337) stat.ML (5490)
「cs.NA」カテゴリーアーカイブ
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
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
On the Convergence of Irregular Sampling in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
要約 Kernel Hilbertスペース（RKH）の再現における機能のサンプリ … 続きを読む
RL-PINNs: Reinforcement Learning-Driven Adaptive Sampling for Efficient Training of PINNs
要約 物理学に基づいたニューラルネットワーク（PINN）は、部分微分方程式（PD … 続きを読む
Predicting Wave Dynamics using Deep Learning with Multistep Integration Inspired Attention and Physics-Based Loss Decomposition
要約 この論文では、流体媒体における波動伝播のデータ駆動型予測のための物理ベース … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.flu-dyn
コメントする
Sidecar: A Structure-Preserving Framework for Solving Partial Differential Equations with Neural Networks
要約 神経ネットワーク（NNS）を使用して部分微分方程式（PDE）を解くことは、 … 続きを読む
DUE: A Deep Learning Framework and Library for Modeling Unknown Equations
要約 方程式、特に微分方程式は、自然現象を理解し、さまざまな科学および工学分野で … 続きを読む
Slicing the Gaussian Mixture Wasserstein Distance
要約 ガウス混合モデル（GMM）は、クラスタリング、分類、画像再構成、生成モデリ … 続きを読む
Dimension reduction for derivative-informed operator learning: An analysis of approximation errors
要約 私たちは、ニューラルネットワークによる無限次元分離可能なヒルベルト空間間の … 続きを読む