cs.FL」カテゴリーアーカイブ

LLM-Oracle Machines

要約 現代の AI アプリケーションは、大規模言語モデル (LLM) を活用して … 続きを読む

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Querying Labeled Time Series Data with Scenario Programs

要約 自動運転車が路上で安全に展開できることを確認するために、シミュレーションベ … 続きを読む

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Transformers Can Represent $n$-gram Language Models

要約 既存の研究では、計算の形式的なモデルを使用して、変圧器アーキテクチャの表現 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CC, cs.CL, cs.FL, cs.LG | コメントする

Transformers Can Represent $n$-gram Language Models

要約 既存の研究では、計算の形式的なモデルを使用して、変圧器アーキテクチャの表現 … 続きを読む

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Reward Machines for Deep RL in Noisy and Uncertain Environments

要約 報酬マシンは、命令、安全制約、その他の時間的に拡張された報酬に値する動作を … 続きを読む

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Analyzing constrained LLM through PDFA-learning

要約 テキスト生成中に言語モデルの出力が何らかの手段で制約された場合に生じる、次 … 続きを読む

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TR2MTL: LLM based framework for Metric Temporal Logic Formalization of Traffic Rules

要約 交通ルールの正式化は、自動運転車 (AV) のコンプライアンスと安全性を検 … 続きを読む

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Bridging the Empirical-Theoretical Gap in Neural Network Formal Language Learning Using Minimum Description Length

要約 ニューラル ネットワークは、多くのタスクに対して適切な近似を提供しますが、 … 続きを読む

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The Expressive Capacity of State Space Models: A Formal Language Perspective

要約 最近、線形状態空間モデル (SSM) に基づくリカレント モデルは、言語モ … 続きを読む

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STLCCP: An Efficient Convex Optimization-based Framework for Signal Temporal Logic Specifications

要約 信号時間論理 (STL) は、制御された動的システムが満たさなければならな … 続きを読む

カテゴリー: cs.FL, cs.RO, cs.SY, eess.SY | STLCCP: An Efficient Convex Optimization-based Framework for Signal Temporal Logic Specifications はコメントを受け付けていません