月別アーカイブ: 2023年9月

A Natural Gas Consumption Forecasting System for Continual Learning Scenarios based on Hoeffding Trees with Change Point Detection Mechanism

投稿日: 2023年9月8日 作成者: jarxiv

要約 季節性と傾向を考慮して天然ガスの消費を予測することは、主に産業団体が天然ガ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | A Natural Gas Consumption Forecasting System for Continual Learning Scenarios based on Hoeffding Trees with Change Point Detection Mechanism はコメントを受け付けていません

Enhancing Pipeline-Based Conversational Agents with Large Language Models

投稿日: 2023年9月8日 作成者: jarxiv

要約 AI と深層学習の最新の進歩は、GPT-4 などの大規模言語モデル (LL … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7, stat.ML | Enhancing Pipeline-Based Conversational Agents with Large Language Models はコメントを受け付けていません

TSGBench: Time Series Generation Benchmark

投稿日: 2023年9月8日 作成者: jarxiv

要約 合成時系列生成 (TSG) は、データ増強、異常検出、プライバシー保護など … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DB, cs.LG | TSGBench: Time Series Generation Benchmark はコメントを受け付けていません

Hybrid of representation learning and reinforcement learning for dynamic and complex robotic motion planning

投稿日: 2023年9月8日 作成者: jarxiv

要約 動作計画はロボットの意思決定の核心です。 グラフ検索や反応ベースのアルゴリ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.RO | Hybrid of representation learning and reinforcement learning for dynamic and complex robotic motion planning はコメントを受け付けていません

Extending Transductive Knowledge Graph Embedding Models for Inductive Logical Relational Inference

投稿日: 2023年9月8日 作成者: jarxiv

要約 関係予測など、ナレッジ グラフの下流推論タスクの多くは、変換設定におけるナ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.SI | Extending Transductive Knowledge Graph Embedding Models for Inductive Logical Relational Inference はコメントを受け付けていません

CPU frequency scheduling of real-time applications on embedded devices with temporal encoding-based deep reinforcement learning

投稿日: 2023年9月8日 作成者: jarxiv

要約 小型デバイスは、ソフトデッドラインで定期的な専用タスクを実行するために、I … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.AR, cs.LG, cs.OS, cs.SY, eess.SY | CPU frequency scheduling of real-time applications on embedded devices with temporal encoding-based deep reinforcement learning はコメントを受け付けていません

Pareto Frontiers in Neural Feature Learning: Data, Compute, Width, and Luck

投稿日: 2023年9月8日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、計算と統計のギャップが存在する場合の深層学習のための微妙なア … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Pareto Frontiers in Neural Feature Learning: Data, Compute, Width, and Luck はコメントを受け付けていません

From DDMs to DNNs: Using process data and models of decision-making to improve human-AI interactions

投稿日: 2023年9月8日 作成者: jarxiv

要約 過去数十年にわたり、認知神経科学者や行動経済学者は、意思決定のプロセスを詳 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, q-bio.NC | From DDMs to DNNs: Using process data and models of decision-making to improve human-AI interactions はコメントを受け付けていません

Training Acceleration of Low-Rank Decomposed Networks using Sequential Freezing and Rank Quantization

投稿日: 2023年9月8日 作成者: jarxiv

要約 低ランク分解 (LRD) は、トレーニング可能なパラメーターの数と計算の複 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Training Acceleration of Low-Rank Decomposed Networks using Sequential Freezing and Rank Quantization はコメントを受け付けていません

Uncovering Drift in Textual Data: An Unsupervised Method for Detecting and Mitigating Drift in Machine Learning Models

投稿日: 2023年9月8日 作成者: jarxiv

要約 機械学習におけるドリフトとは、モデルが動作するデータまたはコンテキストの統 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Uncovering Drift in Textual Data: An Unsupervised Method for Detecting and Mitigating Drift in Machine Learning Models はコメントを受け付けていません