「68T20」カテゴリーアーカイブ

Rainbow Delay Compensation: A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Mitigating Delayed Observation

投稿日: 2025年5月7日 作成者: jarxiv

要約 現実世界のマルチエージェントシステム（質量）では、観測の遅延は遍在しており … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 68T20, 68T42, cs.AI, cs.MA, I.2 | コメントする

Ask2Loc: Learning to Locate Instructional Visual Answers by Asking Questions

投稿日: 2025年4月24日 作成者: jarxiv

要約 指導ビデオ内に特定のセグメントを見つけることは、ガイド知識を習得するための … 続きを読む →

カテゴリー: 68T20, 68T45, cs.AI, cs.CV, cs.HC | Ask2Loc: Learning to Locate Instructional Visual Answers by Asking Questions はコメントを受け付けていません

Ask2Loc: Learning to Locate Instructional Visual Answers by Asking Questions

投稿日: 2025年4月23日 作成者: jarxiv

要約 指導ビデオ内に特定のセグメントを見つけることは、ガイド知識を習得するための … 続きを読む →

カテゴリー: 68T20, 68T45, cs.AI, cs.CV, cs.HC | Ask2Loc: Learning to Locate Instructional Visual Answers by Asking Questions はコメントを受け付けていません

Diffusion Models for Cayley Graphs

投稿日: 2025年3月10日 作成者: jarxiv

要約 Rubik’sキューブを例として使用して、Cayleyのグルー … 続きを読む →

カテゴリー: 20-08, 68T20, cs.LG, math.CO, math.GR | Diffusion Models for Cayley Graphs はコメントを受け付けていません

Probabilistic Variational Causal Approach in Observational Studies

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、根本的な問題との関連性に基づいて、観察研究におけるイベントの … 続きを読む →

カテゴリー: 26A45, 6008, 68T20, 68T27, 68T37, 68U99, cs.AI, cs.LO, G.3 | Probabilistic Variational Causal Approach in Observational Studies はコメントを受け付けていません

Non-maximizing policies that fulfill multi-criterion aspirations in expectation

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 動的なプログラミングと強化学習では、確率的環境におけるエージェントの連続的 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T20, 90C40, 91B06, cs.AI, econ.TH, F.2.2, math.OC | Non-maximizing policies that fulfill multi-criterion aspirations in expectation はコメントを受け付けていません

Bridging Voting and Deliberation with Algorithms: Field Insights from vTaiwan and Kultur Komitee

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約 民主的なプロセスは、大規模な投票を対面の審議と統合することをますます目指し … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, 68T20, 68U35, 91A12, 91B12, 91B14, cs.AI, cs.HC, econ.GN, H.5.3, q-fin.EC | Bridging Voting and Deliberation with Algorithms: Field Insights from vTaiwan and Kultur Komitee はコメントを受け付けていません

From Sparse to Dense: Toddler-inspired Reward Transition in Goal-Oriented Reinforcement Learning

投稿日: 2025年1月30日 作成者: jarxiv

要約 強化学習（RL）エージェントは、特にまばらまたは密度の高い報酬学習のバイア … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T20, 91E40, cs.AI, cs.LG, cs.RO | From Sparse to Dense: Toddler-inspired Reward Transition in Goal-Oriented Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

FabuLight-ASD: Unveiling Speech Activity via Body Language

投稿日: 2024年12月10日 作成者: jarxiv

要約 マルチモーダル環境におけるアクティブ話者検出 (ASD) は、ビデオ会議か … 続きを読む →

カテゴリー: 68T20, cs.CV, cs.LG, cs.NE, cs.SD, eess.AS, I.2.0 | FabuLight-ASD: Unveiling Speech Activity via Body Language はコメントを受け付けていません

Diverse capability and scaling of diffusion and auto-regressive models when learning abstract rules

投稿日: 2024年11月13日 作成者: jarxiv

要約 人間は、限られたサンプルから規則的な構造を発見し、推測したルールを新しい設 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, 68T07, 68T09, 68T20, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.NE, I.2.10 | Diverse capability and scaling of diffusion and auto-regressive models when learning abstract rules はコメントを受け付けていません