cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Plasticine: Accelerating Research in Plasticity-Motivated Deep Reinforcement Learning

要約 生涯学習エージェントを開発することは、人工的な一般情報に不可欠です。 ただ … 続きを読む

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Goal-Oriented Time-Series Forecasting: Foundation Framework Design

要約 従来の時系列予測は、多くの場合、予測エラーの最小化にのみ焦点を当てており、 … 続きを読む

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Combining GCN Structural Learning with LLM Chemical Knowledge for or Enhanced Virtual Screening

要約 仮想スクリーニングは、実験的検証のために有望な候補分子の識別を可能にするこ … 続きを読む

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TACO: Tackling Over-correction in Federated Learning with Tailored Adaptive Correction

要約 エッジクライアント全体で非依存性と同一に分散された(非IID)データは、エ … 続きを読む

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Learning Isometric Embeddings of Road Networks using Multidimensional Scaling

要約 学習ベースの自律運転アプリケーションの一般化の欠如は、車両が現在カバーでき … 続きを読む

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ReaL: Efficient RLHF Training of Large Language Models with Parameter Reallocation

要約 人間のフィードバック(RLHF)からの強化学習は、大規模な言語モデル(LL … 続きを読む

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Adaptive Resampling with Bootstrap for Noisy Multi-Objective Optimization Problems

要約 ノイズの多い多目的最適化の課題は、新しい決定ポイントを探索し、再サンプリン … 続きを読む

カテゴリー: 90C29, cs.AI, cs.LG, G.1.6, stat.ML | コメントする

Decentralized Time Series Classification with ROCKET Features

要約 時系列分類(TSC)は、ヘルスケア、財務、産業監視など、さまざまなドメイン … 続きを読む

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PTCL: Pseudo-Label Temporal Curriculum Learning for Label-Limited Dynamic Graph

要約 動的ノード分類は、金融取引や学術的コラボレーションなどの進化するシステムを … 続きを読む

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On the Benefits of Memory for Modeling Time-Dependent PDEs

要約 データ駆動型の手法は、PDEを解くための従来の数値方法の有望な代替手段とし … 続きを読む

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