「68T05」カテゴリーアーカイブ

Are Targeted Messages More Effective?

投稿日: 2024年3月12日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフの深層学習アーキテ … 続きを読む →

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Learning Abstract Visual Reasoning via Task Decomposition: A Case Study in Raven Progressive Matrices

投稿日: 2024年3月8日 作成者: jarxiv

要約 抽象的な推論の実行を学習するには、多くの場合、問題のタスクを中間のサブ目標 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.10 | Learning Abstract Visual Reasoning via Task Decomposition: A Case Study in Raven Progressive Matrices はコメントを受け付けていません

Evolving machine learning workflows through interactive AutoML

投稿日: 2024年2月29日 作成者: jarxiv

要約 自動ワークフロー構成 (AWC) は、自動機械学習 (AutoML) に関 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.LG, I.2.6 | Evolving machine learning workflows through interactive AutoML はコメントを受け付けていません

Debiasing Machine Learning Models by Using Weakly Supervised Learning

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、アルゴリズムの出力と敏感な変数の両方が連続的​​である設定で、ア … 続きを読む →

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The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and Reinforcement Learning

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、確率的近似再帰 \[ \theta_{n+1}= \theta … 続きを読む →

カテゴリー: 60F17, 62L20, 68T05, cs.LG, math.ST, stat.TH | The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Nonlinear Discrete-Time Observers with Physics-Informed Neural Networks

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINN) を使用して、離散時 … 続きを読む →

カテゴリー: 37N30, 65D15, 68T05, 93C55, cs.AI, cs.NA, math.DS, math.NA | Nonlinear Discrete-Time Observers with Physics-Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Tracking Changing Probabilities via Dynamic Learners

投稿日: 2024年2月16日 作成者: jarxiv

要約 入力が離散アイテムのストリームである予測子、つまり学習者を考えてみましょう … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | Tracking Changing Probabilities via Dynamic Learners はコメントを受け付けていません

Weakly Supervised Learners for Correction of AI Errors with Provable Performance Guarantees

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 我々は、アプリオリなパフォーマンス保証を備えた弱く監視された AI エラー … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T37, cs.AI, cs.LG, stat.ML | Weakly Supervised Learners for Correction of AI Errors with Provable Performance Guarantees はコメントを受け付けていません

Deceptive Path Planning via Reinforcement Learning with Graph Neural Networks

投稿日: 2024年2月12日 作成者: jarxiv

要約 欺瞞的パス プランニング (DPP) は、真の目標を外部の観察者から隠すパ … 続きを読む →

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Large Language Model Meets Graph Neural Network in Knowledge Distillation

投稿日: 2024年2月12日 作成者: jarxiv

要約 テキスト属性グラフ (TAG) の理解における大規模言語モデル (LLM) … 続きを読む →

カテゴリー: 68R10, 68T05, 68T30, cs.AI, cs.LG | Large Language Model Meets Graph Neural Network in Knowledge Distillation はコメントを受け付けていません