「I.2.6」カテゴリーアーカイブ

Tempered Calculus for ML: Application to Hyperbolic Model Embedding

投稿日: 2024年2月7日 作成者: jarxiv

要約 ML で使用されるほとんどの数学的歪みは、基本的に本質的に積分です。$f$ … 続きを読む →

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Almost Equivariance via Lie Algebra Convolutions

投稿日: 2024年2月5日 作成者: jarxiv

要約 近年、集団行動に関するモデルの等変量性は、機械学習における重要な研究テーマ … 続きを読む →

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HyperMask: Adaptive Hypernetwork-based Masks for Continual Learning

投稿日: 2024年2月2日 作成者: jarxiv

要約 人工ニューラル ネットワークは、複数のタスクを順番にトレーニングすると、壊 … 続きを読む →

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Manipulating Predictions over Discrete Inputs in Machine Teaching

投稿日: 2024年2月1日 作成者: jarxiv

要約 機械教育では多くの場合、モデル (「生徒」と呼ばれる) が教師によって与え … 続きを読む →

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CORE: Towards Scalable and Efficient Causal Discovery with Reinforcement Learning

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 因果関係の発見は、データから因果構造を推測するという困難なタスクです。 受 … 続きを読む →

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A Systematic Evaluation of Euclidean Alignment with Deep Learning for EEG Decoding

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 脳波 (EEG) 信号は、さまざまなブレイン コンピューター インターフェ … 続きを読む →

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Learning IMM Filter Parameters from Measurements using Gradient Descent

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 データ融合および追跡アルゴリズムのパフォーマンスは、多くの場合、センサー … 続きを読む →

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Left/Right Brain, human motor control and the implications for robotics

投稿日: 2024年1月26日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワーク動作コントローラーは、従来の制御方法に比べてさまざ … 続きを読む →

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The Power of Linear Recurrent Neural Networks

投稿日: 2024年1月25日 作成者: jarxiv

要約 リカレント ニューラル ネットワークは、時系列に対処する強力な手段です。 … 続きを読む →

カテゴリー: 15A06, 62M10, 62M45, 68T05, cs.LG, cs.NE, I.2.6 | The Power of Linear Recurrent Neural Networks はコメントを受け付けていません

Building Minimal and Reusable Causal State Abstractions for Reinforcement Learning

投稿日: 2024年1月24日 作成者: jarxiv

要約 強化学習 (RL) アルゴリズムの 2 つの要望は、比較的少ない経験から学 … 続きを読む →

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