cs.LG」カテゴリーアーカイブ

TrustGLM: Evaluating the Robustness of GraphLLMs Against Prompt, Text, and Structure Attacks

要約 大規模な言語モデル(LLMS)の成功に触発されて、従来のグラフ学習方法から … 続きを読む

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Agent Semantics, Semantic Spacetime, and Graphical Reasoning

要約 指示された知識表現とプロセスモデリングへの使用に関して、セマンティック時空 … 続きを読む

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MoESD: Unveil Speculative Decoding’s Potential for Accelerating Sparse MoE

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、多くのアプリケーションで顕著な成功を収めて … 続きを読む

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Regression-adjusted Monte Carlo Estimators for Shapley Values and Probabilistic Values

要約 ゲーム理論に起源があるため、Shapleyの値、Banzhaf値、半価値な … 続きを読む

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Training RL Agents for Multi-Objective Network Defense Tasks

要約 狭い能力よりも幅広い能力を達成するトレーニングエージェントを強調するオープ … 続きを読む

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How do Probabilistic Graphical Models and Graph Neural Networks Look at Network Data?

要約 グラフは、リレーショナルデータを表すための強力なデータ構造であり、複雑な現 … 続きを読む

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Robust Molecular Property Prediction via Densifying Scarce Labeled Data

要約 分子予測モデルの広く認識されている制限は、トレーニングデータで観察される構 … 続きを読む

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An Explainable AI Framework for Dynamic Resource Management in Vehicular Network Slicing

要約 効果的なリソース管理とネットワークスライスは、強化されたモバイルブロードバ … 続きを読む

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Combining Deep Reinforcement Learning and Search with Generative Models for Game-Theoretic Opponent Modeling

要約 対戦相手のモデリング方法には、通常、2つの重要な手順が含まれます。対戦相手 … 続きを読む

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Attention-based Adversarial Robust Distillation in Radio Signal Classifications for Low-Power IoT Devices

要約 自然言語処理やコンピュータービジョンなどの多くのアプリケーションで変圧器が … 続きを読む

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