「cs.CC」カテゴリーアーカイブ

The Boundaries of Tractability in Hierarchical Task Network Planning

投稿日: 2024年1月26日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、階層型タスク ネットワーク プランニングの文脈における 3 つの … 続きを読む →

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An extended Knowledge Compilation Map for Conditional Preference Statements-based and Generalized Additive Utilities-based Languages

投稿日: 2024年1月24日 作成者: jarxiv

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 →

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Defensive Alliances in Signed Networks

投稿日: 2024年1月24日 作成者: jarxiv

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 →

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Expected Shapley-Like Scores of Boolean Functions: Complexity and Applications to Probabilistic Databases

投稿日: 2024年1月15日 作成者: jarxiv

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 →

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Solving Satisfiability Modulo Counting for Symbolic and Statistical AI Integration With Provable Guarantees

投稿日: 2024年1月2日 作成者: jarxiv

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 →

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Rethinking Model-based, Policy-based, and Value-based Reinforcement Learning via the Lens of Representation Complexity

投稿日: 2023年12月29日 作成者: jarxiv

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 →

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Quantum Learning Theory Beyond Batch Binary Classification

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

要約 Arunachalam と de Wolf (2018) は、実現可能かつ … 続きを読む →

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NPHardEval: Dynamic Benchmark on Reasoning Ability of Large Language Models via Complexity Classes

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

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 →

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NPHardEval: Dynamic Benchmark on Reasoning Ability of Large Language Models via Complexity Classes

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

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 →

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Recurrent Neural Language Models as Probabilistic Finite-state Automata

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

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 →

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