「G.3」カテゴリーアーカイブ

Wide neural networks: From non-gaussian random fields at initialization to the NTK geometry of training

投稿日: 2023年4月10日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：広範なニューラルネットワーク：初期化時の非ガウスランダムフィール … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, 68T07, cs.LG, cs.NE, G.3, math.PR | Wide neural networks: From non-gaussian random fields at initialization to the NTK geometry of training はコメントを受け付けていません

Geometric constraints improve inference of sparsely observed stochastic dynamics

投稿日: 2023年4月5日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：幾何学的制約は希薄に観測された確率的な動力学の推論を改善する 要 … 続きを読む →

カテゴリー: 35B42, 37H05, 37M21, 82C99, 93E10, 93E12, 93E20, cond-mat.stat-mech, cs.LG, G.3, math.DS, physics.data-an, stat.ME | Geometric constraints improve inference of sparsely observed stochastic dynamics はコメントを受け付けていません

Discrete-Event Controller Synthesis for Autonomous Systems with Deep-Learning Perception Components

投稿日: 2023年3月28日 作成者: jarxiv

要約 DeepDECS は、意思決定プロセスの認識ステップにディープ ニューラル … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, G.3 | Discrete-Event Controller Synthesis for Autonomous Systems with Deep-Learning Perception Components はコメントを受け付けていません

How many dimensions are required to find an adversarial example?

投稿日: 2023年3月27日 作成者: jarxiv

要約 敵対者の脆弱性を調査する過去の研究は、敵対者がモデル入力のすべての次元を乱 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.CR, cs.LG, G.3, stat.ML | How many dimensions are required to find an adversarial example? はコメントを受け付けていません

On the Symmetries of Deep Learning Models and their Internal Representations

投稿日: 2023年3月27日 作成者: jarxiv

要約 対称性は、広範囲の複雑なシステムの調査における基本的なツールです。 機械学 … 続きを読む →

カテゴリー: 20C35, 62H20 (Secondary), cs.AI, cs.LG, G.3 | On the Symmetries of Deep Learning Models and their Internal Representations はコメントを受け付けていません

Learning to Reconstruct Signals From Binary Measurements

投稿日: 2023年3月16日 作成者: jarxiv

要約 教師なし学習の最近の進歩により、ノイズの多い不完全な線形測定のみから信号を … 続きを読む →

カテゴリー: 68U10, cs.IT, cs.LG, eess.SP, G.3, math.IT, stat.ML | Learning to Reconstruct Signals From Binary Measurements はコメントを受け付けていません

Kernel Methods for Unobserved Confounding: Negative Controls, Proxies, and Instruments

投稿日: 2023年2月21日 作成者: jarxiv

要約 ネガティブ コントロールは、測定されていない交絡が存在する場合に、治療と結 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G05, 62P10, cs.LG, econ.EM, G.3, stat.ML | Kernel Methods for Unobserved Confounding: Negative Controls, Proxies, and Instruments はコメントを受け付けていません

Active Inference Tree Search in Large POMDPs

投稿日: 2023年2月17日 作成者: jarxiv

要約 前もって効率的に計画を立てる能力は、生物と人工システムの両方にとって重要で … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q07, 68T20, 68W27, 90C40, cs.AI, G.3, math.PR, q-bio.NC | Active Inference Tree Search in Large POMDPs はコメントを受け付けていません

Listen, denoise, action! Audio-driven motion synthesis with diffusion models

投稿日: 2022年11月18日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、表現力が高く効率的にトレーニング可能な確率モデルとして関心が … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.CV, cs.GR, cs.HC, cs.LG, cs.SD, eess.AS, G.3 | Listen, denoise, action! Audio-driven motion synthesis with diffusion models はコメントを受け付けていません

Automatic deforestation detectors based on frequentist statistics and their extensions for other spatial objects

投稿日: 2022年9月23日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、地球画像上の森林と非森林地域の検出の問題に専念しています。 こ … 続きを読む →

カテゴリー: 62F03, 62G10, 62P12, cs.CV, G.3, stat.AP, stat.ME | Automatic deforestation detectors based on frequentist statistics and their extensions for other spatial objects はコメントを受け付けていません