cs.CC」カテゴリーアーカイブ

Circuit Complexity Bounds for Visual Autoregressive Model

要約 特定のモデルの表現力を理解することは、その能力の限界を把握するために不可欠 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC, cs.CL, cs.LG, stat.ML | Circuit Complexity Bounds for Visual Autoregressive Model はコメントを受け付けていません

Fast Gradient Computation for RoPE Attention in Almost Linear Time

要約 Rotary Position Embedding (RoPE) メカニズ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC, cs.CL, cs.LG | Fast Gradient Computation for RoPE Attention in Almost Linear Time はコメントを受け付けていません

Spectra of Cardinality Queries over Description Logic Knowledge Bases

要約 最近の研究では、記述ロジック オントロジーと組み合わせたカウント クエリの … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC, cs.LO | Spectra of Cardinality Queries over Description Logic Knowledge Bases はコメントを受け付けていません

A Theory of Formalisms for Representing Knowledge

要約 AI で知識を表現するのにどの形式主義が最適であるかについては、長年の論争 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC, cs.LO | A Theory of Formalisms for Representing Knowledge はコメントを受け付けていません

Solving Multiagent Path Finding on Highly Centralized Networks

要約 Mutliagent Path Finding (MAPF) 問題は、エー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC | Solving Multiagent Path Finding on Highly Centralized Networks はコメントを受け付けていません

Exact Algorithms for Multiagent Path Finding with Communication Constraints on Tree-Like Structures

要約 複数のエージェントがネットワーク内を最適な方法で移動し、各エージェントが衝 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC | Exact Algorithms for Multiagent Path Finding with Communication Constraints on Tree-Like Structures はコメントを受け付けていません

Exact Algorithms for Multiagent Path Finding with Communication Constraints on Tree-Like Structures

要約 複数のエージェントがネットワーク内を最適な方法で移動し、各エージェントが衝 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC | Exact Algorithms for Multiagent Path Finding with Communication Constraints on Tree-Like Structures はコメントを受け付けていません

Is uniform expressivity too restrictive? Towards efficient expressivity of graph neural networks

要約 均一な表現力により、入力グラフのサイズに応じて、グラフ ニューラル ネット … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.LG, cs.LO | Is uniform expressivity too restrictive? Towards efficient expressivity of graph neural networks はコメントを受け付けていません

Graph Neural Networks and Arithmetic Circuits

要約 私たちは、集約結合 GNN やその他の特定のタイプに限定されず、グラフ ニ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC, cs.LG, F.1.1 | Graph Neural Networks and Arithmetic Circuits はコメントを受け付けていません

Testing classical properties from quantum data

要約 ブール関数の多くのプロパティは、関数を学習するよりもはるかに効率的にテスト … 続きを読む

カテゴリー: cs.CC, cs.DS, cs.LG, quant-ph | Testing classical properties from quantum data はコメントを受け付けていません