-
最近の投稿
- Exploring Modular Mobility: Industry Advancements, Research Trends, and Future Directions on Modular Autonomous Vehicles
- Causal Composition Diffusion Model for Closed-loop Traffic Generation
- DRAL: Deep Reinforcement Adaptive Learning for Multi-UAVs Navigation in Unknown Indoor Environment
- Asynchronous Training of Mixed-Role Human Actors in a Partially-Observable Environment
- LMV-RPA: Large Model Voting-based Robotic Process Automation
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (31450) cs.CL (23788) cs.CR (2442) cs.CV (37795) cs.LG (36318) cs.RO (18381) cs.SY (2817) eess.IV (4541) eess.SY (2811) stat.ML (4821)
「cs.CC」カテゴリーアーカイブ
An extended Knowledge Compilation Map for Conditional Preference Statements-based and Generalized Additive Utilities-based Languages
要約 条件付きプリファレンスステートメントは、組み合わせドメインに対するプリファ … 続きを読む
Defensive Alliances in Signed Networks
要約 (ソーシャル) ネットワークとマルチエージェント システムの分析は、人工知 … 続きを読む
Expected Shapley-Like Scores of Boolean Functions: Complexity and Applications to Probabilistic Databases
要約 ゲーム理論に由来し、説明可能な AI でますます顕著になっている Shap … 続きを読む
Solving Satisfiability Modulo Counting for Symbolic and Statistical AI Integration With Provable Guarantees
要約 充足可能性モジュロ計数 (SMC) には、記号的意思決定と統計的推論の両方 … 続きを読む
Rethinking Model-based, Policy-based, and Value-based Reinforcement Learning via the Lens of Representation Complexity
要約 強化学習 (RL) には、モデルベースの RL、ポリシーベースの RL、値 … 続きを読む
Quantum Learning Theory Beyond Batch Binary Classification
要約 Arunachalam と de Wolf (2018) は、実現可能かつ … 続きを読む
NPHardEval: Dynamic Benchmark on Reasoning Ability of Large Language Models via Complexity Classes
要約 複雑な推論能力は現在の LLM の最も重要な機能の 1 つであり、複雑な意 … 続きを読む
NPHardEval: Dynamic Benchmark on Reasoning Ability of Large Language Models via Complexity Classes
要約 複雑な推論能力は現在の LLM の最も重要な機能の 1 つであり、複雑な意 … 続きを読む
Recurrent Neural Language Models as Probabilistic Finite-state Automata
要約 よく理解されている形式主義の観点から言語モデル (LM) を研究することで … 続きを読む
Approximation Algorithms for Preference Aggregation Using CP-Nets
要約 この論文では、Conditional Preference Network … 続きを読む