G.1.6」カテゴリーアーカイブ

Decentralized Nonlinear Model Predictive Control-Based Flock Navigation with Real-Time Obstacle Avoidance in Unknown Obstructed Environments

要約 この作業は、より現実的な局所障害物回避戦略を備えた未知の閉塞環境での特定の … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY, G.1.6 | コメントする

Pushing the Limits of the Reactive Affine Shaker Algorithm to Higher Dimensions

要約 連続変数の高価な関数の最小化のためのベイジアン最適化(BO)は、以前のサン … 続きを読む

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Faster, Cheaper, Better: Multi-Objective Hyperparameter Optimization for LLM and RAG Systems

要約 検索拡張生成(RAG)は、大規模な言語モデル(LLM)システムを改善するた … 続きを読む

カテゴリー: 62P30, 68Q32, 68T20, 90C29, cs.AI, cs.CL, cs.LG, G.1.6 | コメントする

Efficient Training of Physics-enhanced Neural ODEs via Direct Collocation and Nonlinear Programming

要約 トレーニングプロセスを動的最適化問題として表現することにより、物理学強化ニ … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 90C30, cs.LG, G.1.6, math.DS, math.OC | コメントする

Randomized Approach to Matrix Completion: Applications in Collaborative Filtering and Image Inpainting

要約 我々は、行列補完のための新しい手法を提示する。特に、一方の次元が他方の次元 … 続きを読む

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Outlier-aware Tensor Robust Principal Component Analysis with Self-guided Data Augmentation

要約 テンソル堅牢な主成分分析(TRPCA)は、多次元データを低ランクのテンソル … 続きを読む

カテゴリー: 15A69, 65K10, cs.CV, cs.LG, cs.NA, G.1.6, math.NA | Outlier-aware Tensor Robust Principal Component Analysis with Self-guided Data Augmentation はコメントを受け付けていません

Adaptive Resampling with Bootstrap for Noisy Multi-Objective Optimization Problems

要約 ノイズの多い多目的最適化の課題は、新しい決定ポイントを探索し、再サンプリン … 続きを読む

カテゴリー: 90C29, cs.AI, cs.LG, G.1.6, stat.ML | Adaptive Resampling with Bootstrap for Noisy Multi-Objective Optimization Problems はコメントを受け付けていません

A Reinforcement Learning Method for Environments with Stochastic Variables: Post-Decision Proximal Policy Optimization with Dual Critic Networks

要約 この論文では、主要な深部補強学習方法の新しいバリエーションである近位政策最 … 続きを読む

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Analysis of an Idealized Stochastic Polyak Method and its Application to Black-Box Model Distillation

要約 SPS $^*$と呼ばれる理想的な確率的ポリックステップサイズの一般的な収 … 続きを読む

カテゴリー: 15B52, 62L20, 65Y20, 68W20, 68W40, 74S60, 90C06, 90C53, cs.LG, G.1.6 | Analysis of an Idealized Stochastic Polyak Method and its Application to Black-Box Model Distillation はコメントを受け付けていません

Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks

要約 人工ニューラルネットワーク(ANN)を使用した自然現象のモデリングは、多く … 続きを読む

カテゴリー: 05A16, 60J22, 62-02, 62-09, 62F07, 62F15, 62J05, 62J12, 62J99, 62M05, 90C27, 90C59, 92D20, cs.AI, cs.LG, G.1.6, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks はコメントを受け付けていません