-
最近の投稿
- Non-Gaited Legged Locomotion with Monte-Carlo Tree Search and Supervised Learning
- Agricultural Industry Initiatives on Autonomy: How collaborative initiatives of VDMA and AEF can facilitate complexity in domain crossing harmonization needs
- Physics-Grounded Differentiable Simulation for Soft Growing Robots
- SLIM: Sim-to-Real Legged Instructive Manipulation via Long-Horizon Visuomotor Learning
- Online Trajectory Replanner for Dynamically Grasping Irregular Objects
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (32994) cs.CL (24943) cs.CR (2553) cs.CV (39129) cs.LG (37903) cs.RO (19188) cs.SY (2936) eess.IV (4690) eess.SY (2930) stat.ML (4984)
「cs.NA」カテゴリーアーカイブ
Dimension-independent learning rates for high-dimensional classification problems
要約 $RBV^2$ 空間に決定境界を持つ分類関数の近似と推定の問題を研究します … 続きを読む
Adaptive Error-Bounded Hierarchical Matrices for Efficient Neural Network Compression
要約 この論文では、Physics-Informed Neural Networ … 続きを読む
Non-asymptotic convergence analysis of the stochastic gradient Hamiltonian Monte Carlo algorithm with discontinuous stochastic gradient with applications to training of ReLU neural networks
要約 この論文では、確率的勾配ハミルトニアン モンテカルロ (SGHMC) アル … 続きを読む
PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations
要約 ニューラル演算子は、偏微分方程式 (PDE) サロゲート モデルとして最近 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations はコメントを受け付けていません
Robo-GS: A Physics Consistent Spatial-Temporal Model for Robotic Arm with Hybrid Representation
要約 Real2Sim2Real はロボット アームの制御と強化学習において重要 … 続きを読む
Structure-preserving learning for multi-symplectic PDEs
要約 この論文では、偏微分方程式 (PDE) の多重シンプレクティック形式を利用 … 続きを読む
Generating synthetic data for neural operators
要約 最近の文献における数多くの開発は、現在の数値ソルバーの範囲を超えた偏微分方 … 続きを読む
Learning incomplete factorization preconditioners for GMRES
要約 この論文では、大規模な疎行列の不完全な LU 分解を生成するデータ駆動型ア … 続きを読む
Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks
要約 グラフ ノード上のマルチタスク回帰の問題は、最近、メッセージ パッシング … 続きを読む
Some Results on Neural Network Stability, Consistency, and Convergence: Insights into Non-IID Data, High-Dimensional Settings, and Physics-Informed Neural Networks
要約 この論文では、機械学習における重要な課題、特に非 IID データ、分布シフ … 続きを読む