-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
「math.ST」カテゴリーアーカイブ
Improved Convergence of Score-Based Diffusion Models via Prediction-Correction
要約 スコアベースの生成モデル (SGM) は、複雑なデータ分布からサンプリング … 続きを読む
Targeted Separation and Convergence with Kernel Discrepancies
要約 カーネル スタイン不一致 (KSD) のような最大平均不一致 (MMD) … 続きを読む
Algorithms for mean-field variational inference via polyhedral optimization in the Wasserstein space
要約 私たちは、Wasserstein 空間上の有限次元多面体サブセットの理論と … 続きを読む
Are ensembles getting better all the time?
要約 アンサンブル メソッドは、複数の基本モデルの予測を組み合わせます。 私たち … 続きを読む
Adaptive Bayesian Learning with Action and State-Dependent Signal Variance
要約 この原稿は、アクションと状態に依存する信号の分散を意思決定モデルに組み込む … 続きを読む
Dimensionality Reduction and Wasserstein Stability for Kernel Regression
要約 高次元の回帰フレームワークでは、最初に入力変数の次元を削減し、次に削減され … 続きを読む
Maximum Likelihood Estimation is All You Need for Well-Specified Covariate Shift
要約 最新の機械学習システムの主な課題は、分布外 (OOD) 一般化、つまりソー … 続きを読む
Asymptotic Bounds for Smoothness Parameter Estimates in Gaussian Process Interpolation
要約 コンピューター実験の出力などの決定論的応答関数を、マトリックス共分散カーネ … 続きを読む
A path-norm toolkit for modern networks: consequences, promises and challenges
要約 この作業では、バイアスのある一般的な DAG ReLU ネットワーク、スキ … 続きを読む
Covariance alignment: from maximum likelihood estimation to Gromov-Wasserstein
要約 特徴アライメント手法は、データのプール、アノテーション、比較のために多くの … 続きを読む