月別アーカイブ: 2024年1月

On the Limitations of Markovian Rewards to Express Multi-Objective, Risk-Sensitive, and Modal Tasks

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、強化学習 (RL) におけるスカラーのマルコフ報酬関数の表現 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | On the Limitations of Markovian Rewards to Express Multi-Objective, Risk-Sensitive, and Modal Tasks はコメントを受け付けていません

Leveraging Generative AI for Clinical Evidence Summarization Needs to Ensure Trustworthiness

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 科学的根拠に基づいた医療は、利用可能な最良の科学的根拠に基づいて医療上の決 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI | Leveraging Generative AI for Clinical Evidence Summarization Needs to Ensure Trustworthiness はコメントを受け付けていません

Latent Representation and Simulation of Markov Processes via Time-Lagged Information Bottleneck

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 マルコフ過程は、さまざまな分野で動的システムを記述するために広く使用されて … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, cs.LG, math.IT | Latent Representation and Simulation of Markov Processes via Time-Lagged Information Bottleneck はコメントを受け付けていません

How much can change in a year? Revisiting Evaluation in Multi-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 健全な実験基準と厳密さを確立することは、成長する研究分野において重要です。 … 続きを読む →

カテゴリー: A.0, cs.AI, I.2.0, I.2.11 | How much can change in a year? Revisiting Evaluation in Multi-Agent Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

FlexKBQA: A Flexible LLM-Powered Framework for Few-Shot Knowledge Base Question Answering

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 ナレッジ ベースの質問応答 (KBQA) は、ナレッジ ベース内のエンティ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | FlexKBQA: A Flexible LLM-Powered Framework for Few-Shot Knowledge Base Question Answering はコメントを受け付けていません

Efficiently Quantifying Individual Agent Importance in Cooperative MARL

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 協調的なマルチエージェント強化学習 (MARL) では、個々のエージェント … 続きを読む →

カテゴリー: A.0, cs.AI, I.2.0, I.2.11 | Efficiently Quantifying Individual Agent Importance in Cooperative MARL はコメントを受け付けていません

Cross-Space Adaptive Filter: Integrating Graph Topology and Node Attributes for Alleviating the Over-smoothing Problem

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 バニラのグラフ畳み込みネットワーク (GCN) は、ローパス フィルターを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Cross-Space Adaptive Filter: Integrating Graph Topology and Node Attributes for Alleviating the Over-smoothing Problem はコメントを受け付けていません

Networked Communication for Decentralised Agents in Mean-Field Games

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 ネットワーク通信を平均場ゲーム フレームワーク、特に $N$ 分散エージェ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA, cs.SI, cs.SY, eess.SY | Networked Communication for Decentralised Agents in Mean-Field Games はコメントを受け付けていません

WeatherBench 2: A benchmark for the next generation of data-driven global weather models

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 WeatherBench 2 は、Rasp らによって提案された世界的な中 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, physics.ao-ph | WeatherBench 2: A benchmark for the next generation of data-driven global weather models はコメントを受け付けていません

Charting the Future of AI in Project-Based Learning: A Co-Design Exploration with Students

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 学習における生徒による人工知能 (AI) の使用が増加しているため、プロジ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.HC | Charting the Future of AI in Project-Based Learning: A Co-Design Exploration with Students はコメントを受け付けていません