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[Paper] 자기동기 부여 성장 Neural Network for Adaptive Architecture via Local Structural Plasticity
딥 강화 학습에서 제어 정책은 종종 고정 용량의 멀티레이어 퍼셉트론을 역전파(backpropagation)로 학습시켜 구현되며, 이는 구조…
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[Paper] Kolmogorov‑Arnold 네트워크를 위한 최적화된 아키텍처
Kolmogorov-Arnold 네트워크(KANs)를 architectural enhancements로 개선하려는 노력은, 이러한 개선이 가져오는 복잡성에 의해 방해받아, t...
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[Paper] Memristor 기반 Equilibrium Propagation에서의 학습 역학
멤리스터 기반 인‑메모리 컴퓨팅은 von Neumann 병목 현상과 메모리 월(memory wall)의 제약을 극복하기 위한 유망한 패러다임으로 부상하고 있습니다.
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[Paper] LSTM 네트워크를 이용한 확률적 변동성 모델링: S&P 500 지수 변동성 예측을 위한 하이브리드 접근법
정확한 volatility forecasting은 은행업, 투자 및 위험 관리에 필수적이며, 미래 시장 움직임에 대한 기대가 직접적으로 영향을 미치기 때문입니다...
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[Paper] 모멘트 기반 3D Gaussian Splatting: 순서 독립 투과율을 통한 볼류메트릭 차폐 해결
3D Gaussian Splatting(3DGS)의 최근 성공은 빠른 최적화와 실시간 고품질 라디언스 렌더링을 가능하게 함으로써 새로운 뷰 합성을 재구성했습니다.
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[Paper] V-RGBX: 내재적 속성에 대한 정확한 제어를 통한 비디오 편집
대규모 비디오 생성 모델은 실제 장면에서 포토리얼리스틱한 외관과 라이트 인터랙션을 모델링하는 데 놀라운 잠재력을 보여주었습니다. 그러나...
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[Paper] Particulate: Feed-Forward 3D 객체 관절화
우리는 Particulate라는 feed-forward 접근 방식을 제시한다. 이 방법은 일상적인 객체의 단일 정적 3D mesh를 입력으로 받아, 기본적인 articulation의 모든 속성을 직접 추론한다.
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[Paper] AnchorDream: 비디오 디퓨전을 활용한 Embodiment-Aware 로봇 데이터 합성
대규모 및 다양한 로봇 시연(데모)의 수집은 모방 학습(imitation learning)에서 여전히 주요 병목 현상으로 남아 있습니다. 실제 환경에서 데이터 획득이 비용이 많이 들고 …
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[Paper] 무작위 순차 추가를 통한 고차 상호작용 탐지를 위한 일반 알고리즘
많은 시스템은 구성 요소 간에 복잡한 상호작용을 보인다: 일부 features나 actions는 서로의 효과를 증폭시키고, 다른 것들은 중복된 정보를 제공한다, ...
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[Paper] Structure From Tracking: 디스틸링 구조 보존 모션 for Video Generation
현실은 rigid constraints와 deformable structures 사이의 춤이다. video models에게는 fidelity를 유지하면서 structure를 보존하는 motion을 생성한다는 의미이다.
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[Paper] 불확실성 인식 도메인 적응을 이용한 임상 사진에서의 백반증 분할
일상적인 clinical photographs에서 vitiligo 범위를 정확하게 정량화하는 것은 treatment response의 longitudinal monitoring에 필수적입니다. 우리는 신뢰할 수 있는, f...
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[Paper] Softmax를 Large-Prompt Regime에서 Linear Attention으로: Measure-based Perspective
Softmax attention은 transformer architectures의 핵심 구성 요소이지만, 그 비선형 구조는 이론적 분석에 상당한 도전을 제기합니다. 우리는 …