Yongxin Chen

革新的なデータ駆動型アプローチが、未知のダイナミクスを持つシステムのオンライン制御を改善する。

新しい方法でロボットのタスク計画が学習したスキルを使って強化される。

新しい方法がロボットに不確実性の中で安全な道を見つける手助けをする。

画像生成におけるPDMの敵対的攻撃に対するセキュリティを検証する。

複雑な問題設定での最適化とサンプリングの方法を検討中。

新しい方法で、参照画像を使って画像や動画を作る際の一貫性が向上したよ。

新しい方法でロボットがタスクをうまく学んだり適応したりできるようになるんだ。

ランダムに影響されるシステムの到達可能性を分析する新しいアプローチ。

新しい技術がデータサイエンスや金融における複雑な確率分布からのサンプリングを簡素化する。

確率系が時間とともに到達できる状態を評価する方法。

生成的因子チェーンはロボティクスにおけるマルチアームタスクの実行を強化する。

フローマッチングが確率を成功へのロードマップのように導く方法を学ぼう。