-
最近の投稿
- A Systematic Approach to Design Real-World Human-in-the-Loop Deep Reinforcement Learning: Salient Features, Challenges and Trade-offs
- Robo-Troj: Attacking LLM-based Task Planners
- SE(3)-Equivariant Robot Learning and Control: A Tutorial Survey
- Geometric Formulation of Unified Force-Impedance Control on SE(3) for Robotic Manipulators
- Subframework-based Bearing Rigidity Maintenance Control in Multirobot Networks
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (37106) cs.CL (28087) cs.CV (42847) cs.HC (2837) cs.LG (42044) cs.RO (21987) cs.SY (3355) eess.IV (4990) eess.SY (3347) stat.ML (5498)
「cs.NA」カテゴリーアーカイブ
Genetic Column Generation for Computing Lower Bounds for Adversarial Classification
要約 敵対的多クラス分類に関する最近の理論的結果は、最適輸送におけるワッサーシュ … 続きを読む
fKAN: Fractional Kolmogorov-Arnold Networks with trainable Jacobi basis functions
要約 ニューラル ネットワーク設計の最近の進歩により、速度、解釈可能性、精度が向 … 続きを読む
Learning from Integral Losses in Physics Informed Neural Networks
要約 この研究は、偏積分微分方程式の下で物理学に基づいたネットワークをトレーニン … 続きを読む
The fast committor machine: Interpretable prediction with kernels
要約 確率システムの研究では、コミッター関数は、初期構成 $x$ から開始したシ … 続きを読む
Physics-informed deep learning and compressive collocation for high-dimensional diffusion-reaction equations: practical existence theory and numerics
要約 科学技術コンピューティングの最前線では、ディープ ラーニング (DL)、つ … 続きを読む
Continuum Attention for Neural Operators
要約 トランスフォーマー、特にアテンション メカニズムは、機械学習において広く普 … 続きを読む
A Guide to Stochastic Optimisation for Large-Scale Inverse Problems
要約 確率的最適化アルゴリズムは、大量のデータを使用した機械学習の事実上の標準で … 続きを読む
Scaling up Probabilistic PDE Simulators with Structured Volumetric Information
要約 偏微分方程式 (PDE) を使用して現実世界の問題をモデル化することは、科 … 続きを読む
Subhomogeneous Deep Equilibrium Models
要約 暗黙的深度ニューラル ネットワークは、近年、さまざまなアプリケーションにお … 続きを読む