数学・理論

Learning Dynamics Reveal a Hierarchy of Weight-Induced Layerwise Gram Metrics

We study feed-forward ReLU networks with fixed readout and quadratic loss. The aim is to rewrite gradient desc

説明可能数学・理論解釈可能性 (XAI)分類検出画像

SAILS: Surrogate-based Analysis of Interactions via Local Effect Smooths

この研究では、Surrogate-based Analysis of Interactions via Local Effect Smooths (SAILS) と呼ばれる構造間の相互作用を検測し、機能的な相互作用を推定

Trustworthy Smart Fabs via Professional Proxies: Scaling Safe and Sustainable by Design (SSbD) through Industrial Data Spaces

可勉行の安全性と持続可能性を確保するためのフレームワークであるTrustworthy Smart Fabs via Professional Proxiesを提案している。

品質予測/異常検知数学・理論最適化

未読 34件

Learning Dynamics Reveal a Hierarchy of Weight-Induced Layerwise Gram Metrics

We study feed-forward ReLU networks with fixed readout and quadratic loss. The aim is to rewrite gradient desc

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

説明可能数学・理論解釈可能性 (XAI)分類検出画像

SAILS: Surrogate-based Analysis of Interactions via Local Effect Smooths

この研究では、Surrogate-based Analysis of Interactions via Local Effect Smooths (SAILS) と呼ばれる構造間の相互作用を検測し、機能的な相互作用を推定

用途: 構造間の機能的な相互作用の検出
難易度: Hard
コスト: Low

Trustworthy Smart Fabs via Professional Proxies: Scaling Safe and Sustainable by Design (SSbD) through Industrial Data Spaces

可勉行の安全性と持続可能性を確保するためのフレームワークであるTrustworthy Smart Fabs via Professional Proxiesを提案している。

品質予測/異常検知数学・理論最適化

用途: 可勉行の安全性と持続可能性を確保するためのフレームワークの提案
難易度: Hard
コスト: Medium

Local Search on Vertex Coloring for Bipartite Graphs

この研究では、ローカルサーチを使用してグラフカラー化を最適化します。この研究では、ローカルサーチの能力をグラフカラー化に適用し、より効率的にグラフをカラーリングすることができます。

用途: グラフカラー化の最適化
難易度: Hard
コスト: Medium

少数データ向きCPUで試しやすい条件最適化数学・理論最適化

arxivGitHubあり2026-06-08

OpenOpt: An Open-Source SRAM Optimizer Based on Equivalent Circuit Model

この研究では、SRAM オプティマイゼーションを実現するためのオープンソースフレームワーク、OpenOpt を開発します。このフレームワークは、SRAM オプティマイゼーションをサポートするためのシミュレーションを加速

用途: SRAM オプティマイゼーション
難易度: Easy
コスト: Medium

An Opticalmechanics Framework for Dynamic Estimation of Multibody Systems

Conventional dynamics analysis of the human body is often constrained by the need for contact force and torque

センサ/時系列数学・理論最適化画像

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

STON'R Converges to First-Order Nash~Equilibria of Multiplayer Games

Nonconcave games present a unique challenge, as neither pure Nash equilibria nor local Nash equilibria (LNE) a

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-07

Instrumental convergence and power-seeking

Recent years have seen increasing concern that artificial intelligence may soon pose an existential risk to hu

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-07

Real-Time and Accurate Collision-Free Teleoperation via Differentiable Constraint-Based Trajectory Planning

In teleoperation, the human operator typically controls only the end-effector pose, which often leads to self-

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-06

Gray-Box Optimization and the Vertex Coloring Problem

Gray-box optimization is an approach for making some problem-specific information available to the algorithm w

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-06

EgoAERO: Learning Dexterous Manipulation from a Single Egocentric Video without Object Assets

Egocentric RGB-D videos offer a natural source of human dexterous manipulation demonstrations, but existing da

品質予測/異常検知数学・理論最適化動画

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-06-05

A Causal Probabilistic Framework for Perception-Informed Closed-Loop Simulation of Autonomous Driving

この論文では、自動運転安全性評価のための新しいフレームワークを提案した。CAusalProbabilisticFrameworkは、現実世界の感知能力を考慮したシミュレーションを用いて、安全性を評価することによって、安全

センサ/時系列数学・理論確率・統計検出

用途: 自動運転安全性評価のための新しいフレームワーク
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-05

Test-Time Trajectory Optimization for Autonomous Driving

この論文では、自動運転のためのトラッキング最適化を実現した。TOAD（Trajectory Optimization And Dynamics）は、最適化を用いて、トラッキングを最適化するための新しいフレームワークを提案

品質予測/異常検知数学・理論最適化

用途: 自動運転のためのトラッキング最適化
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-06-04

Estimation of the sub-Gaussian parameter

この研究では、次元less確率変数の定数を見つけるための新しいエステイターを提案しました。このエステイターは、次元less確率変数の定数を見つけるための効果的な方法であると考えられています。

用途: 次元less確率変数の定数を見つける
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-04

Depth over Fidelity in Fixed-Budget Noisy Evolution Strategies

Noisy evolution strategies under fixed evaluation budgets face a depth-fidelity trade-off: spending evaluation

数学・理論最適化生成

用途: 生成
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-04

Breaking Time: A Fully Gaussian Framework for Distributed and Continuous-Time SLAM

この研究では、G-solver という完全なガウシアンと分散フレームワークを提案します。

少数データ向きセンサ/時系列数学・理論最適化3D

用途: SLAMの改善
難易度: Hard
コスト: High

Environment-Robust Representation Learning with Empirical Bayes

この論文では、複数環境で動作するモデルの構築に取り組み、環境がラテント変数の分布を変化させることを仮定しました。

数学・理論確率・統計検出埋め込み

用途: 複数環境で動作するモデルの構築
難易度: Hard
コスト: Low

A prism hierarchy of learning regimes in large linear autoencoders

本論文では、大規模線形自己符号関数モデルの極限学習に関する理論的分析を提供し、理論的研究と実用的結果の関係を示しました。

用途: 大規模線形自己符号関数モデルの極限学習制御
難易度: Hard
コスト: High

Flatness and Generalization: Learning Multi-Index Models with Homogeneous Neural Networks

A common heuristic used to explain the generalization of first-order gradient methods on non-convex neural net

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

Fairness and Strategy-Proofness in Automated Market Makers

No deployed automated market maker lets its liquidity providers vote on the trading function. We show this is

数学・理論確率・統計

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-02

The Value Function Semi-Algebraic Set in Partially Observable Markov Decision Processes

We study the geometry of feasible value functions in infinite-horizon partially observable Markov decision pro

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-06-01

Distributed Algorithm for Robust Wardrop Equilibrium in Uncertain Aggregative Congestion Games

This paper considers a class of aggregative congestion games with uncertain coupling constraints, and devises

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-28

Nucleolus Computation by Non-Zero-Constrained Optimization

We extend the list of games where the nucleolus is computable in polynomial time. Based on the classical MPS s

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-25

A Scalable Benchmark Test Suite for Dynamic Multi-Objective Optimization with a Changing Number of Objectives

この研究では、動的複合目的最適化のための基準テストスイートの開発に関する問題を解決するために、この問題のための基準テストスイートを設計した。研究によって、この基準テストスイートは既存の基準テストスイートに比べて大幅によか

条件最適化数学・理論最適化

用途: 動的複合目的最適化
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-23

Reinforcement Learning for Reachability: Guaranteeing Asymptotic Optimality

Reinforcement learning (RL) for reachability specifications is fundamental in sequential decision-making, yet

数学・理論最適化強化学習

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-19

The Privacy Subsidy in Glosten-Milgrom: Bid-Ask Spread and Welfare under Flip-Noise Direction Observation

We derive a closed-form bid-ask spread and welfare decomposition for the Glosten-Milgrom 1985 sequential-tradi

数学・理論確率・統計

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-15

An Enriched Model of Strategic Voting under Uncertainty

We present a new strategic voting model where we use uncertainty representation to model preferences. Specific

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-15

Sharp Spectral Thresholds for Logit Fixed Points

これは、ニューラルアーキテクチャサーチのための、コスト効率の高い予測フレームワークです。

数学・理論情報理論強化学習

用途: NASのパフォーマンス予測
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-13

Min-Max Optimization Requires Exponentially Many Queries

We study the query complexity of min-max optimization of a nonconvex-nonconcave function $f$ over $[0,1]^d \ti

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-13

Learning Equilibria in Coordination Games via Minorization-Maximization

This paper considers games where the utilities for agents are the sum of a term proportional to a social utili

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-13

When and Why is Optimistic Multiplicative Weights Slow? The Geometry of Energy Dissipation

ゲーム理論における最終要素の遷移のスローダモ問題を調査する。オプティズム・マルチプリカティブ・ウェイトスアップデートアルゴリズムの遷移が遅くなる場合、どのような条件で起きるかを明らかにし、アナリシス枠組みを構築する。

用途: ゲーム理論および多プレイヤー競争問題
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-12

A Family of Quaternion-Valued Differential Evolution Algorithms for Numerical Function Optimization

連続関数を最適化するには、多くの研究者がDE（Differential Evolution）を用いて問題を解決したことが知られています。しかし、RE（Quaternion Number Representation）を用

用途: 連続関数の最適化
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-05-11

On the Impact of Crossover in Many-Objective Optimization: A Runtime Analysis of NSGA-III

In recent years, a theoretical understanding has rapidly advanced regarding how popular multi-objective evolut

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-05-11

Causal Explanations from the Geometric Properties of ReLU Neural Networks

Neural networks have proved an effective means of learning control policies for autonomous systems, but these

説明可能数学・理論最適化強化学習

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium