I.2.6」カテゴリーアーカイブ

The intrinsic motivation of reinforcement and imitation learning for sequential tasks

要約 発達認知ロボット工学の分野におけるこの研究は、連続タスクを含む複数のタスク … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | The intrinsic motivation of reinforcement and imitation learning for sequential tasks はコメントを受け付けていません

Improved ICNN-LSTM Model Classification Based on Attitude Sensor Data for Hazardous State Assessment of Magnetic Adhesion Climbing Wall Robots

要約 磁気吸着追跡クライミングロボットは、垂直または傾斜した壁上で重力に抗してさ … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 68T07, 68T40, cs.RO, eess.SP, I.2.6, physics.ins-det | Improved ICNN-LSTM Model Classification Based on Attitude Sensor Data for Hazardous State Assessment of Magnetic Adhesion Climbing Wall Robots はコメントを受け付けていません

RobustBlack: Challenging Black-Box Adversarial Attacks on State-of-the-Art Defenses

要約 敵対的な堅牢性はホワイト ボックス設定で広く研究されてきましたが、ブラック … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, I.2.6 | RobustBlack: Challenging Black-Box Adversarial Attacks on State-of-the-Art Defenses はコメントを受け付けていません

Generative Pretrained Embedding and Hierarchical Irregular Time Series Representation for Daily Living Activity Recognition

要約 スマートホームの進化する状況においては、周囲センサーデータを使用した日常生 … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, cs.LG, I.2.6 | Generative Pretrained Embedding and Hierarchical Irregular Time Series Representation for Daily Living Activity Recognition はコメントを受け付けていません

Optimized Gradient Clipping for Noisy Label Learning

要約 これまでの研究では、モデルの予測確率に関して損失関数の勾配を制約すると、ノ … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 68T10, cs.CV, cs.LG, I.2.6 | Optimized Gradient Clipping for Noisy Label Learning はコメントを受け付けていません

The VOROS: Lifting ROC curves to 3D

要約 ROC 曲線の下の面積は、おそらくさまざまなバイナリ分類器の相対的なパフォ … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68P01, 68U05, cs.LG, I.2.6, math.MG, math.ST, stat.ME, stat.TH | The VOROS: Lifting ROC curves to 3D はコメントを受け付けていません

A Staged Deep Learning Approach to Spatial Refinement in 3D Temporal Atmospheric Transport

要約 高解像度の時空間シミュレーションは、複雑な地形における大気プルームの分散の … 続きを読む

カテゴリー: 62M20, 68T07, 86A10, 93A30, cs.LG, I.2.6, physics.ao-ph | A Staged Deep Learning Approach to Spatial Refinement in 3D Temporal Atmospheric Transport はコメントを受け付けていません

SMOSE: Sparse Mixture of Shallow Experts for Interpretable Reinforcement Learning in Continuous Control Tasks

要約 継続的な制御タスクには、多くの場合、高次元、動的、非線形の環境が関係します … 続きを読む

カテゴリー: 68, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | SMOSE: Sparse Mixture of Shallow Experts for Interpretable Reinforcement Learning in Continuous Control Tasks はコメントを受け付けていません

The State of Robot Motion Generation

要約 この論文では、50 年にわたるロボット研究の中で提案され、最近の開発で最高 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | The State of Robot Motion Generation はコメントを受け付けていません

Buzz to Broadcast: Predicting Sports Viewership Using Social Media Engagement

要約 スポーツの視聴者数を正確に予測することは、広告販売と収益予測を最適化するた … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.LG, I.2.6 | Buzz to Broadcast: Predicting Sports Viewership Using Social Media Engagement はコメントを受け付けていません