「G.1.6」カテゴリーアーカイブ

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

投稿日: 2025年4月8日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, G.1.6 | A Reinforcement Learning Method for Environments with Stochastic Variables: Post-Decision Proximal Policy Optimization with Dual Critic Networks はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2025年3月14日 作成者: jarxiv

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

Real-Time Structural Deflection Estimation in Hydraulically Actuated Systems Using 3D Flexible Multibody Simulation and DNNs

投稿日: 2025年3月11日 作成者: jarxiv

要約 重機の軽量の高強度鋼構造の精度、安定性、および性能は、その高度な非線形ダイ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 70E60, 74H15, 93C10, cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY, G.1.6, math.DS | Real-Time Structural Deflection Estimation in Hydraulically Actuated Systems Using 3D Flexible Multibody Simulation and DNNs はコメントを受け付けていません

Inverse Design with Dynamic Mode Decomposition

投稿日: 2025年2月14日 作成者: jarxiv

要約 科学と工学における逆設計の自動化のための計算効率的な方法を導入します。 単 … 続きを読む →

カテゴリー: 37M05, 37M10, 37M21, cs.LG, cs.SY, eess.SY, G.1.6, math.DS, math.OC, physics.flu-dyn | Inverse Design with Dynamic Mode Decomposition はコメントを受け付けていません

Actor-Critic Model Predictive Control: Differentiable Optimization meets Reinforcement Learning

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 ロボット工学におけるオープンな研究の質問は、モデルのないタスクのパフォーマ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO, G.1.6 | Actor-Critic Model Predictive Control: Differentiable Optimization meets Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

CLEAR: Cue Learning using Evolution for Accurate Recognition Applied to Sustainability Data Extraction

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）画像認識は、画像からデータを抽出するための強力 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68W50, cs.AI, cs.CV, cs.NE, G.1.6 | CLEAR: Cue Learning using Evolution for Accurate Recognition Applied to Sustainability Data Extraction はコメントを受け付けていません

Black-Box Uniform Stability for Non-Euclidean Empirical Risk Minimization

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 $p$-norm、$p \geq 1$ に関して凸で滑らかな経験的リスク最 … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 90C25, cs.LG, G.1.6, math.OC, stat.ML | Black-Box Uniform Stability for Non-Euclidean Empirical Risk Minimization はコメントを受け付けていません

An objective function for order preserving hierarchical clustering

投稿日: 2024年12月11日 作成者: jarxiv

要約 確率的部分順序と有向非巡回グラフ (DAG) の類似性に基づく階層的クラス … 続きを読む →

カテゴリー: 06A06, 62H30, cs.LG, G.1.6, math.CO | An objective function for order preserving hierarchical clustering はコメントを受け付けていません

Privacy of the last iterate in cyclically-sampled DP-SGD on nonconvex composite losses

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 差分プライベート確率勾配降下法 (DP-SGD) は、勾配をプライベート化 … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 60G15, 68P27, cs.CR, cs.DS, cs.LG, G.1.6, math.OC, stat.ML | Privacy of the last iterate in cyclically-sampled DP-SGD on nonconvex composite losses はコメントを受け付けていません