stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Adaptive Sensor Steering Strategy Using Deep Reinforcement Learning for Dynamic Data Acquisition in Digital Twins

要約 このペーパーでは、データ収集プロセスを最適化することにより、デジタルツイン … 続きを読む

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$α$-Flow: A Unified Framework for Continuous-State Discrete Flow Matching Models

要約 最近の取り組みにより、フローマッチングフレームワークが個別の生成モデリング … 続きを読む

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A Primer on Variational Inference for Physics-Informed Deep Generative Modelling

要約 変分推論(VI)は、近似ベイジアン推論のための計算効率的でスケーラブルな方 … 続きを読む

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DUE: A Deep Learning Framework and Library for Modeling Unknown Equations

要約 方程式、特に微分方程式は、自然現象を理解し、さまざまな科学および工学分野で … 続きを読む

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Scalable Bayesian Learning with posteriors

要約 理論的には説得力がありますが、最新の機械学習モデルを使用したベイジアン学習 … 続きを読む

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Robust Learning of Multi-index Models via Iterative Subspace Approximation

要約 ガウス分布の下でラベルノイズを使用して、マルチインデックスモデル(MIM) … 続きを読む

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Learning with Positive and Imperfect Unlabeled Data

要約 肯定的なデータ分布がシフトされたときに、陽性および非標識データからバイナリ … 続きを読む

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Diffusion Models for Robotic Manipulation: A Survey

要約 拡散生成モデルは、画像やビデオ生成などの視覚ドメインで顕著な成功を示してい … 続きを読む

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Minimax-optimal and Locally-adaptive Online Nonparametric Regression

要約 一般的な凸損失を使用して敵対的なオンラインノンパラメトリック回帰を研究し、 … 続きを読む

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Statistically guided deep learning

要約 ノンパラメトリック回帰のために、理論的には十分に根拠のある深い学習アルゴリ … 続きを読む

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