(Primary)」カテゴリーアーカイブ

Deep Learning-Based Image Recovery and Pose Estimation for Resident Space Objects

要約 地球の軌道上の宇宙船の密度が増加するにつれて、衝突の可能性を回避し、デブリ … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), cs.CV, cs.LG, eess.IV, I.4.4 | コメントする

Quantitative Error Bounds for Scaling Limits of Stochastic Iterative Algorithms

要約 確率的勾配降下法 (SGD) や確率的勾配ランジュバン力学 (SGLD) … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 62-08, 62E17, 68T05, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

The Choice of Normalization Influences Shrinkage in Regularized Regression

要約 正規化されたモデルはデータ内の特徴のスケールに敏感であることが多いため、モ … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T09, cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | コメントする

Efficient Distribution Matching of Representations via Noise-Injected Deep InfoMax

要約 Deep InfoMax (DIM) は、ディープ ニューラル ネットワー … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 94A17, cs.IT, cs.LG, H.1.1, math.IT, stat.ML | コメントする

Efficient Estimation of Relaxed Model Parameters for Robust UAV Trajectory Optimization

要約 オンライン軌道の最適化と最適な制御方法は、利用可能な作動とエネルギーが限ら … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.OC | コメントする

Reinforcement Learning for Control of Evolutionary and Ecological Processes

要約 進化ダイナミクスが理論の領域から応用へと移行するにつれて、単純なモデルを超 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 92Dxx, cs.AI, cs.SY, eess.SY, F.2, physics.bio-ph, q-bio.PE, secondary | Reinforcement Learning for Control of Evolutionary and Ecological Processes はコメントを受け付けていません

Causal Deep Learning

要約 私たちは、因果的ディープ ニューラル ネットワークのセットを導出します。そ … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 15A09, 15A69, 15A72, 62D20, 62H25, 62H30, 62H35, 62J10, 68T45, cs.AI, cs.CV, cs.LG, G.3, stat.ML | Causal Deep Learning はコメントを受け付けていません

About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks

要約 この記事では、物理的問題を解決するための 1 つの隠れ層と修正された活性化 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 65M99, cs.AI, cs.LG, cs.NA, I.2.1, math.NA, physics.comp-ph | About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

CNNtention: Can CNNs do better with Attention?

要約 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は長い間画像分類タスクの標準 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T07, cs.CV, cs.LG | CNNtention: Can CNNs do better with Attention? はコメントを受け付けていません

A Mathematical Framework for the Problem of Security for Cognition in Neurotechnology

要約 近年のニューロテクノロジーの急速な進歩により、ニューロテクノロジーとセキュ … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68P27, 68Q07, 68Q09, 68T05, 68T30, 91E99, cs.CR, cs.CY, cs.ET, cs.LG, I.2, q-bio.NC, secondary | A Mathematical Framework for the Problem of Security for Cognition in Neurotechnology はコメントを受け付けていません