[B! reinforcement learning][transfer learning] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

reinforcement learningとtransfer learningに関するarxiv_readerのブックマーク (18)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2405.13256v1
arxiv_reader 2024/05/24
reinforcement learning

transfer learning

vehicle

human

arXiv reaDer

video

detection

arXiv

real time
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.13250v1
arxiv_reader 2023/10/23
few-shot

compression

transfer learning

arXiv

arXiv reaDer

segmentation

reinforcement learning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.01479v3
arxiv_reader 2023/09/07
pre-training

arXiv

reinforcement learning

arXiv reaDer

transfer learning
リンク
動的視覚プロンプトを介して、事前トレーニングされた言語モデルを視覚言語タスクに適応させる
arxiv_reader 2023/06/02
事前トレーニング済み言語モデル (PLM) は、マルチメディア研究においてますます大きな役割を果たしています。ビジョン言語 (VL) タスクに関しては、多くの場合、言語エンコーダーとして機能しますが、

pre-training

benchmark

BERT

arXiv reaDer

arXiv

reinforcement learning

transfer learning

reasoning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.04819v2
arxiv_reader 2023/04/12
サイバー犯罪は、世界中の組織や個人にとってますます脅威となっています。犯罪者はますます高度な技術を使用してセキュリティシステムを侵害し、機密データを盗んでいます。近年、サイバー犯罪を予測し、未然に防

dataset

arXiv reaDer

reinforcement learning

CNN

transfer learning

arXiv

recurrent
リンク
CNN を使用した切り替え可能な軽量反対称処理 (SLAP) は、より少ないサンプルでデータ拡張を高速化 -- 五目並べ強化学習への応用
arxiv_reader 2023/02/07
データ増強に代わるものとして、この論文ではSLAPと呼ばれる経験を強化して機械学習を高速化し、サンプルサイズを縮小する方法を提案しました。 SLAP は、モデルに依存しないプロトコル/機能であり、異な

augmentation

explainable

CNN

transfer learning

domain

arXiv reaDer

arXiv

reinforcement learning
リンク
CNN を使用した切り替え可能な軽量反対称処理 (SLAP) は、より少ないサンプルでデータ拡張を高速化 -- 五目並べ強化学習への応用
arxiv_reader 2023/01/24
データ増強に代わるものとして、この論文ではSLAPと呼ばれる経験を強化して機械学習を高速化し、サンプルサイズを縮小する方法を提案しました。 SLAP は、モデルに依存しないプロトコル/機能であり、異な

reinforcement learning

explainable

transfer learning

CNN

domain

augmentation

arXiv reaDer

arXiv
リンク
CNN を使用した切り替え可能な軽量反対称処理 (SLAP) によるサンプルサイズの削減と学習の高速化 -- 五目並べ強化学習への応用
arxiv_reader 2023/01/13
データ増強に代わるものとして、この論文ではSLAPと呼ばれる経験を強化して機械学習を高速化し、サンプルサイズを縮小する方法を提案しました。 SLAP は、モデルに依存しないプロトコル/機能であり、異な

transfer learning

domain

arXiv

reinforcement learning

explainable

augmentation

arXiv reaDer

CNN
リンク
ドメインの一般化：調査
arxiv_reader 2022/08/15
配布外（OOD）データへの一般化は、人間にとって自然な機能ですが、マシンが再現するのは困難です。これは、ほとんどの学習アルゴリズムがソース/ターゲットデータのiid〜仮定に強く依存しているためです。こ

reinforcement learning

transfer learning

augmentation

arXiv

domain adaptation

computer vision

arXiv reaDer

OOD
リンク
ドメインの一般化：調査
arxiv_reader 2022/08/01
配布外（OOD）データへの一般化は、人間にとって自然な機能ですが、マシンが再現するのは困難です。これは、ほとんどの学習アルゴリズムがソース/ターゲットデータのiid〜仮定に強く依存しているためです。こ

transfer learning

OOD

augmentation

reinforcement learning

computer vision

arXiv reaDer

domain adaptation

arXiv
リンク
シンギュレーションと把握のアプローチによる自己監視型インタラクティブオブジェクトセグメンテーション
arxiv_reader 2022/07/20
見えないオブジェクトによるインスタンスのセグメンテーションは、構造化されていない環境では難しい問題です。この問題を解決するために、データセットに手動でラベルを付けるという時間のかかるプロセスを回避しな

optical flow

transfer learning

arXiv

reinforcement learning

segmentation

simulation

dataset

arXiv reaDer

self-supervised
リンク
CtrlFormer：Transformerを介したビジュアルコントロールの転送可能な状態表現の学習
arxiv_reader 2022/06/20
Transformerは、さまざまなダウンストリームタスクで一般的なビジョンと言語表現の学習で大きな成功を収めています。視覚的制御では、トレーニングサンプルサイズを減らすために、異なる制御タスク間で転

arXiv

transfer learning

benchmark

arXiv reaDer

transformer

representation

contrastive

reinforcement learning
リンク
ドメインの一般化：調査
arxiv_reader 2022/05/11
配布外（OOD）データへの一般化は、人間にとって自然な機能ですが、マシンが再現するのは困難です。これは、ほとんどの学習アルゴリズムがソース/ターゲットデータのiid〜仮定に強く依存しているためです。こ

computer vision

transfer learning

OOD

arXiv

domain adaptation

reinforcement learning

augmentation

arXiv reaDer
リンク
ゼロの経験が必要：セマンティックビジュアルナビゲーションのためのプラグアンドプレイモジュラー転送学習
arxiv_reader 2022/02/08
視覚ナビゲーションの強化学習では、新しいタスクごとにモデルを開発し、3D環境でのタスク固有の相互作用を使用してそのモデルを最初からトレーニングするのが一般的です。ただし、このプロセスには費用がかかりま

dataset

arXiv reaDer

3D

transfer learning

reinforcement learning

arXiv

zero-shot
リンク
幼児ガイダンス学習：マルチモーダルAIエージェントに対する臨界期の影響
arxiv_reader 2022/01/14
臨界期は、幼児の脳が噴出して発達する段階です。子供の認知発達を促進するために、この段階では適切な指導が重要です。しかし、AIエージェントのトレーニングにもそのような重要な時期が存在するかどうかは明らか

sparse

reinforcement learning

arXiv reaDer

dataset

transfer learning

human

arXiv
リンク
冠状動脈ファントムにおけるガイドワイヤーナビゲーションのための深層強化学習
arxiv_reader 2021/10/06
冠状動脈プラークの治療のための経皮的介入では、ガイドワイヤーナビゲーションがステント送達の主要な手順です。冠状動脈内で柔軟なガイドワイヤーを操縦するにはかなりの訓練が必要であり、制御操作とガイドワイヤ

transfer learning

arXiv reaDer

arXiv

sparse

human

reinforcement learning
リンク
保存された埋め込みによる視覚強化学習の計算効率の改善
arxiv_reader 2021/03/05
ポリシー外の深層強化学習（RL）の最近の進歩により、視覚的観察による複雑なタスクで目覚ましい成功を収めています。エクスペリエンスリプレイは、過去のエクスペリエンスを再利用することでサンプル効率を向上さ

arXiv reaDer

arXiv

embedding

reinforcement learning

gradient

CNN

domain

transfer learning
リンク
緑内障性眼底画像の迅速な分類
arxiv_reader 2021/02/09
強化学習と教師あり学習を統合し、色付き眼底画像から緑内障を分類するための転移学習にtiを使用する畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするための新しい方法を提案します。トレーニング方法では、2つ

CNN

arXiv reaDer

reinforcement learning

classification

metric

gradient

arXiv

transfer learning

dataset
リンク
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