「G.3」カテゴリーアーカイブ

Formal Modelling for Multi-Robot Systems Under Uncertainty

投稿日: 2023年8月16日 作成者: jarxiv

要約 レビューの目的: マルチロボットの動作を効果的に合成して分析するには、マル … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.MA, cs.RO, G.3 | Formal Modelling for Multi-Robot Systems Under Uncertainty はコメントを受け付けていません

Towards a Causal Probabilistic Framework for Prediction, Action-Selection & Explanations for Robot Block-Stacking Tasks

投稿日: 2023年8月14日 作成者: jarxiv

要約 現実世界の不確実性は、システム設計者がロボットが遭遇する可能性のあるすべて … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO, G.3, stat.AP, stat.ML | Towards a Causal Probabilistic Framework for Prediction, Action-Selection & Explanations for Robot Block-Stacking Tasks はコメントを受け付けていません

Functional Neural Networks: Shift invariant models for functional data with applications to EEG classification

投稿日: 2023年8月11日 作成者: jarxiv

要約 統計モデルでは、位置とは無関係に対象の信号を検出することが望ましい。 デー … 続きを読む →

カテゴリー: 62G08, 62R10, 68T07, cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | Functional Neural Networks: Shift invariant models for functional data with applications to EEG classification はコメントを受け付けていません

Diff-TTSG: Denoising probabilistic integrated speech and gesture synthesis

投稿日: 2023年8月10日 作成者: jarxiv

要約 読み上げ音声合成が高い自然性スコアを達成することで、自発的な音声の合成に対 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68T42, cs.AI, cs.CV, cs.HC, cs.LG, eess.AS, G.3 | Diff-TTSG: Denoising probabilistic integrated speech and gesture synthesis はコメントを受け付けていません

Semantic Interpretation and Validation of Graph Attention-based Explanations for GNN Models

投稿日: 2023年8月9日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) ベースのモデル … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, cs.LG, cs.RO, G.3 | Semantic Interpretation and Validation of Graph Attention-based Explanations for GNN Models はコメントを受け付けていません

Modelling of functional profiles and explainable shape shifts detection: An approach combining the notion of the Fréchet mean with the shape invariant model}

投稿日: 2023年8月1日 作成者: jarxiv

要約 フレシェ平均の概念と変形モデルの概念を組み合わせた、機能プロファイルの形状 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | Modelling of functional profiles and explainable shape shifts detection: An approach combining the notion of the Fréchet mean with the shape invariant model} はコメントを受け付けていません

Lossless Transformations and Excess Risk Bounds in Statistical Inference

投稿日: 2023年8月1日 作成者: jarxiv

要約 統計的推論における超過最小リスクを研究します。これは、観測された特徴ベクト … 続きを読む →

カテゴリー: 62C05, 62G10, 68P30, 94A17, cs.IT, cs.LG, G.3, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Lossless Transformations and Excess Risk Bounds in Statistical Inference はコメントを受け付けていません

Blocked Cross-Validation: A Precise and Efficient Method for Hyperparameter Tuning

投稿日: 2023年8月1日 作成者: jarxiv

要約 ハイパーパラメータ調整は、予測学習器のパフォーマンスを最適化する上で重要な … 続きを読む →

カテゴリー: 62-00, cs.LG, G.3, stat.ME | Blocked Cross-Validation: A Precise and Efficient Method for Hyperparameter Tuning はコメントを受け付けていません

CAR-DESPOT: Causally-Informed Online POMDP Planning for Robots in Confounded Environments

投稿日: 2023年7月28日 作成者: jarxiv

要約 実世界の環境で動作するロボットは、確率的行動の起こり得る結果について推論し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO, G.3 | CAR-DESPOT: Causally-Informed Online POMDP Planning for Robots in Confounded Environments 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7月18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