stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Energy-guided Entropic Neural Optimal Transport

要約 エネルギーベース モデル (EBM) は、機械学習コミュニティでは何十年も … 続きを読む

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SGD Finds then Tunes Features in Two-Layer Neural Networks with near-Optimal Sample Complexity: A Case Study in the XOR problem

要約 この研究では、二次グラウンドトゥルース関数によって分離されたデータを含む … 続きを読む

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Physics-informed neural networks with unknown measurement noise

要約 物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) は、偏微分方程式 … 続きを読む

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How Two-Layer Neural Networks Learn, One (Giant) Step at a Time

要約 私たちは、いくつかの大規模なバッチ勾配降下ステップを通じて、2 層ニューラ … 続きを読む

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Noise-Free Sampling Algorithms via Regularized Wasserstein Proximals

要約 ポテンシャル関数によって支配される分布からのサンプリングの問題を考えます。 … 続きを読む

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Understanding the Difficulty of Training Transformers

要約 トランスフォーマーは、多くの NLP タスクで効果的であることが証明されて … 続きを読む

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Multimodal Web Navigation with Instruction-Finetuned Foundation Models

要約 自律的な Web ナビゲーションの進歩は、オンライン強化学習を介した何十億 … 続きを読む

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On the Implicit Bias of Adam

要約 以前の文献では、勾配降下軌道を近似する常微分方程式 (ODE) を見つける … 続きを読む

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A Model-Agnostic Graph Neural Network for Integrating Local and Global Information

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフに焦点を当てたさま … 続きを読む

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Towards a Causal Probabilistic Framework for Prediction, Action-Selection & Explanations for Robot Block-Stacking Tasks

要約 現実世界の不確実性は、システム設計者がロボットが遭遇する可能性のあるすべて … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO, G.3, stat.AP, stat.ML | Towards a Causal Probabilistic Framework for Prediction, Action-Selection & Explanations for Robot Block-Stacking Tasks はコメントを受け付けていません