月別アーカイブ: 2024年1月

Reinforcement Learning Interventions on Boundedly Rational Human Agents in Frictionful Tasks

要約 重要な動作変更の多くは摩擦を伴います。 すぐには満足できないものの、長期間 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Reinforcement Learning Interventions on Boundedly Rational Human Agents in Frictionful Tasks はコメントを受け付けていません

Decoupled Prioritized Resampling for Offline RL

要約 オフライン強化学習 (RL) は、分布シフトの問題に直面しています。 この … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Decoupled Prioritized Resampling for Offline RL はコメントを受け付けていません

Do LLMs Dream of Ontologies?

要約 大規模言語モデル (LLM) は最近、自動化されたテキストの理解と生成に革 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | Do LLMs Dream of Ontologies? はコメントを受け付けていません

SSDOnt: an Ontology for representing Single-Subject Design Studies

要約 背景: 単一被験者のデザインは、教育や生物医学などのいくつかの分野で使用さ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI | SSDOnt: an Ontology for representing Single-Subject Design Studies はコメントを受け付けていません

Learning Universal Predictors

要約 メタ学習は、限られたデータから新しいタスクを迅速に学習するようにニューラル … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Learning Universal Predictors はコメントを受け付けていません

Atmosphere: Context and situational-aware collaborative IoT architecture for edge-fog-cloud computing

要約 モノのインターネット (IoT) は、通信容量の増加と通信コストの低下、お … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.SE | Atmosphere: Context and situational-aware collaborative IoT architecture for edge-fog-cloud computing はコメントを受け付けていません

ChaCha: Leveraging Large Language Models to Prompt Children to Share Their Emotions about Personal Events

要約 通常、子供たちは自分の話や感情を他の人、特に家族と共有することで、感情を認 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.HC, H.5.2 | ChaCha: Leveraging Large Language Models to Prompt Children to Share Their Emotions about Personal Events はコメントを受け付けていません

Linear-Time Algorithms for Front-Door Adjustment in Causal Graphs

要約 観測データからの因果関係の推定は、実証科学の基本的なタスクです。 観察され … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.LG, stat.ME | Linear-Time Algorithms for Front-Door Adjustment in Causal Graphs はコメントを受け付けていません

On minimizers and convolutional filters: theoretical connections and applications to genome analysis

要約 ミニマイザーと畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は 2 つの非 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.GN | On minimizers and convolutional filters: theoretical connections and applications to genome analysis はコメントを受け付けていません

Dual RL: Unification and New Methods for Reinforcement and Imitation Learning

要約 強化学習 (RL) の目標は、期待される累積収益を最大化するポリシーを見つ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO | Dual RL: Unification and New Methods for Reinforcement and Imitation Learning はコメントを受け付けていません