月別アーカイブ: 2023年6月

HiveNAS: Neural Architecture Search using Artificial Bee Colony Optimization

要約 従来のニューラル ネットワーク開発プロセスでは、かなりの専門知識が必要であ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, G.1.6 | HiveNAS: Neural Architecture Search using Artificial Bee Colony Optimization はコメントを受け付けていません

Sampling-Based Techniques for Training Deep Neural Networks with Limited Computational Resources: A Scalability Evaluation

要約 ディープ ニューラル ネットワークは、複雑な表現の学習において浅いネットワ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Sampling-Based Techniques for Training Deep Neural Networks with Limited Computational Resources: A Scalability Evaluation はコメントを受け付けていません

Can Language Models Teach Weaker Agents? Teacher Explanations Improve Students via Theory of Mind

要約 大規模言語モデル (LLM) は、予測に対する説明を生成することにより、複 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Can Language Models Teach Weaker Agents? Teacher Explanations Improve Students via Theory of Mind はコメントを受け付けていません

Knowledge Guided Representation Learning and Causal Structure Learning in Soil Science

要約 土壌についての理解が深まることで、より持続可能な土地利用の実践が可能になり … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Knowledge Guided Representation Learning and Causal Structure Learning in Soil Science はコメントを受け付けていません

Datasets and Benchmarks for Offline Safe Reinforcement Learning

要約 このペーパーでは、オフラインの安全な強化学習 (RL) の課題に合わせた包 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | Datasets and Benchmarks for Offline Safe Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Matching Pairs: Attributing Fine-Tuned Models to their Pre-Trained Large Language Models

要約 生成大規模言語モデル (LLM) の幅広い適用性と適応性により、LLM の … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR | Matching Pairs: Attributing Fine-Tuned Models to their Pre-Trained Large Language Models はコメントを受け付けていません

Who Needs to Know? Minimal Knowledge for Optimal Coordination

要約 協力ゲームで他のユーザーと最適に調整するには、多くの場合、協力者に関する情 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.MA, I.2.11 | Who Needs to Know? Minimal Knowledge for Optimal Coordination はコメントを受け付けていません

Semantic HELM: An Interpretable Memory for Reinforcement Learning

要約 現実世界に導入された強化学習エージェントは、多くの場合、部分的に観測可能な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | Semantic HELM: An Interpretable Memory for Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Lexical Speaker Error Correction: Leveraging Language Models for Speaker Diarization Error Correction

要約 話者ダイアライゼーション (SD) は通常、自動音声認識 (ASR) シス … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, eess.AS | Lexical Speaker Error Correction: Leveraging Language Models for Speaker Diarization Error Correction はコメントを受け付けていません

SIGHT: A Large Annotated Dataset on Student Insights Gathered from Higher Education Transcripts

要約 講義は生徒にとっても教師にとっても学習体験です。 生徒は教師から主題の内容 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | SIGHT: A Large Annotated Dataset on Student Insights Gathered from Higher Education Transcripts はコメントを受け付けていません