「68T05」カテゴリーアーカイブ

Amazon Locker Capacity Management

投稿日: 2023年12月12日 作成者: jarxiv

要約 Amazon Locker は、顧客が荷物を受け取って返品できる、セルフサ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 90B05, 90B06, 90C90, cs.AI, G.1.6, math.OC | Amazon Locker Capacity Management はコメントを受け付けていません

BatteryML:An Open-source platform for Machine Learning on Battery Degradation

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 バッテリーの劣化は、エネルギー貯蔵領域における極めて重要な問題であり、機械 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.AI, cs.LG | BatteryML:An Open-source platform for Machine Learning on Battery Degradation はコメントを受け付けていません

Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting

投稿日: 2023年11月29日 作成者: jarxiv

要約 精度と堅牢性の間のトレードオフのバランスを取ることは、時系列予測における長 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M10, 68T01, 68T05, cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.4 | Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting はコメントを受け付けていません

A Survey and Analysis of Evolutionary Operators for Permutations

投稿日: 2023年11月27日 作成者: jarxiv

要約 組み合わせ最適化問題は数多くあり、その解は順列によって最もよく表されます。 … 続きを読む →

カテゴリー: 05A05, 68T05, 68T20, 68W20, 68W50, 90C27, 90C59, cs.AI, cs.DM, cs.NE, F.2.2 | A Survey and Analysis of Evolutionary Operators for Permutations はコメントを受け付けていません

Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 精度と堅牢性の間のトレードオフのバランスを取ることは、時系列予測における長 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M10, 68T01, 68T05, cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.4 | Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting はコメントを受け付けていません

Open Problem: Learning with Variational Objectives on Measures

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 統計学習の理論は、関数で表現される変分目標に焦点を当ててきました。 このノ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.LG, F.2.2, math.ST, stat.ML, stat.TH | Open Problem: Learning with Variational Objectives on Measures はコメントを受け付けていません

Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 精度と堅牢性の間のトレードオフのバランスを取ることは、時系列予測における長 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M10, 68T01, 68T05, cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.4 | Breaking Boundaries: Balancing Performance and Robustness in Deep Wireless Traffic Forecasting はコメントを受け付けていません

Adaptive Algorithms for Relaxed Pareto Set Identification

投稿日: 2023年11月6日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、多目的多腕バンディットモデルにおけるパレート最適集合の固定信頼度 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.LG, stat.ML | Adaptive Algorithms for Relaxed Pareto Set Identification はコメントを受け付けていません

A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity

投稿日: 2023年10月30日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、非定常環境における統計学習のための多用途のフレームワークを開発し … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 90C15, cs.AI, cs.LG, math.OC, stat.ML | A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity はコメントを受け付けていません

A Hybrid Approach for Depression Classification: Random Forest-ANN Ensemble on Motor Activity Signals

投稿日: 2023年10月16日 作成者: jarxiv

要約 今日の社会において精神疾患に苦しむ人の数が増加していることに関して、精神的 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.LG | A Hybrid Approach for Depression Classification: Random Forest-ANN Ensemble on Motor Activity Signals はコメントを受け付けていません