「I.2.6」カテゴリーアーカイブ

How Reliable and Stable are Explanations of XAI Methods?

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 社会生活を営む人間の日常生活において、ブラックボックスモデルの利用が増加し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, I.2.6 | How Reliable and Stable are Explanations of XAI Methods? はコメントを受け付けていません

Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 AIを活用した能力は、実世界で展開するのに必要な成熟度に達しているが、常に … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.LG, cs.NE, I.2.6 | Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality はコメントを受け付けていません

Natural Language Can Help Bridge the Sim2Real Gap

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 画像条件付きロボット ポリシーを学習する際の主な課題は、低レベルの制御に役 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CV, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | Natural Language Can Help Bridge the Sim2Real Gap はコメントを受け付けていません

How to Boost Any Loss Function

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 ブースティングは、ML 生まれの最適化設定で非常に成功しています。この設定 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, I.2.6, stat.ML | How to Boost Any Loss Function はコメントを受け付けていません

On the Anatomy of Attention

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルを体系的に関連付けて推論するために、圏論的な図式形式主義を導 … 続きを読む →

カテゴリー: 18M30, 68T01, cs.LG, I.2.6, math.CT | On the Anatomy of Attention はコメントを受け付けていません

A Pattern Language for Machine Learning Tasks

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 万能近似器として理想化されたニューラル ネットワークなどの学習器は、トレー … 続きを読む →

カテゴリー: 18M30, 68T01, cs.LG, I.2.6, math.CT | A Pattern Language for Machine Learning Tasks はコメントを受け付けていません

`Just One More Sensor is Enough’ — Iterative Water Leak Localization with Physical Simulation and a Small Number of Pressure Sensors

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、物理シミュレーション (EPANET ソフトウェアなど) か … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, I.2.6 | `Just One More Sensor is Enough’ — Iterative Water Leak Localization with Physical Simulation and a Small Number of Pressure Sensors はコメントを受け付けていません

Improving the Expressiveness of $K$-hop Message-Passing GNNs by Injecting Contextualized Substructure Information

投稿日: 2024年6月28日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフにおける表現学習の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, I.2.6 | Improving the Expressiveness of $K$-hop Message-Passing GNNs by Injecting Contextualized Substructure Information はコメントを受け付けていません

MEReQ: Max-Ent Residual-Q Inverse RL for Sample-Efficient Alignment from Intervention

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 ロボットの動作を人間の好みに合わせることが、人間中心の環境に身体化された … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | MEReQ: Max-Ent Residual-Q Inverse RL for Sample-Efficient Alignment from Intervention はコメントを受け付けていません

A Systematic Review of Few-Shot Learning in Medical Imaging

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 注釈付きの医療画像が不足すると、通常、大規模なラベル付きデータセットが必要 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, I.2.6 | A Systematic Review of Few-Shot Learning in Medical Imaging はコメントを受け付けていません