secondary」カテゴリーアーカイブ

Topological obstruction to the training of shallow ReLU neural networks

要約 損失状況の幾何学的形状と単純なニューラル ネットワークの最適化軌道の間の相 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), cs.LG, I.2.6, math.AG, math.AT, secondary | コメントする

Universal Plans: One Action Sequence to Solve Them All!

要約 この論文では、障害、初期状態、設定された目標に関係なく、実行すると、カテゴ … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 51-08, cs.RO, F.1.1, math.CO, math.NT, secondary | Universal Plans: One Action Sequence to Solve Them All! はコメントを受け付けていません

Design and Implementation of Smart Infrastructures and Connected Vehicles in A Mini-city Platform

要約 この論文では、自動運転車やコネクテッドカーを評価するためのテストベッドとし … 続きを読む

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Structural Design Through Reinforcement Learning

要約 このペーパーでは、トポロジー最適化 (TO) における機械学習を進歩させる … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), cs.AI, I.2, secondary | Structural Design Through Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Learning Program Behavioral Models from Synthesized Input-Output Pairs

要約 Modelizer を紹介します。これは、ブラックボックス プログラムを与 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68Q42, cs.LG, cs.SE, D.2.5, secondary | Learning Program Behavioral Models from Synthesized Input-Output Pairs はコメントを受け付けていません

Universal Plans: One Action Sequence to Solve Them All!

要約 この論文では、障害、初期状態、設定された目標に関係なく、実行すると、カテゴ … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 51-08, cs.RO, F.1.1, math.CO, math.NT, secondary | Universal Plans: One Action Sequence to Solve Them All! はコメントを受け付けていません

Energy Propagation in Scattering Convolution Networks Can Be Arbitrarily Slow

要約 マラーのウェーブレット散乱変換などの特徴抽出器として使用される深層畳み込み … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 42C15, cs.CV, I.4.6, math.FA, secondary | Energy Propagation in Scattering Convolution Networks Can Be Arbitrarily Slow はコメントを受け付けていません

MoveTouch: Robotic Motion Capturing System with Wearable Tactile Display to Achieve Safe HRI

要約 生産ラインの簡素化、モジュール化、柔軟性の向上に向けた傾向が見られるため、 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), cs.RO, secondary | MoveTouch: Robotic Motion Capturing System with Wearable Tactile Display to Achieve Safe HRI はコメントを受け付けていません

Bayesian taut splines for estimating the number of modes

要約 確率密度関数のモードの数はモデルの複雑さを表し、部分母集団の数とみなすこと … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 62C10, 62F15, cs.LG, math.ST, secondary, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Bayesian taut splines for estimating the number of modes はコメントを受け付けていません

From Density to Geometry: YOLOv8 Instance Segmentation for Reverse Engineering of Optimized Structures

要約 このペーパーでは、YOLOv8 インスタンス セグメンテーション モデルを … 続きを読む

カテゴリー: 68T10, cs.CE, cs.CV, I.4.6, secondary | From Density to Geometry: YOLOv8 Instance Segmentation for Reverse Engineering of Optimized Structures はコメントを受け付けていません