Alok Shah
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
最適化
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 二重プレコンディショニング(DoPr):検証損失ではなくテスト時性能のための最適化最適化2026/6/4
自己回帰生成やロボットポリシー学習など、予測を繰り返す展開時に誤差が蓄積する問題に対し、勾配と活性化の両方を前処理する新しい最適化手法DoPrを提案し、テスト時性能を向上させる。
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収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
自己回帰生成やロボットポリシー学習など、予測を繰り返す展開時に誤差が蓄積する問題に対し、勾配と活性化の両方を前処理する新しい最適化手法DoPrを提案し、テスト時性能を向上させる。