「cs.NE」カテゴリーアーカイブ

Utilizing Evolution Strategies to Train Transformers in Reinforcement Learning

投稿日: 2025年1月24日 作成者: jarxiv

要約 補強学習環境での変圧器アーキテクチャに基づいて、エージェントをポリシーでエ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NE | Utilizing Evolution Strategies to Train Transformers in Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

A Survey on Brain-Inspired Deep Learning via Predictive Coding

投稿日: 2025年1月24日 作成者: jarxiv

要約 人工知能 (AI) は、今世紀の主要テクノロジーの 1 つとして急速に成長 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE | A Survey on Brain-Inspired Deep Learning via Predictive Coding はコメントを受け付けていません

Design Optimizer for Soft Growing Robot Manipulators in Three-Dimensional Environments

投稿日: 2025年1月24日 作成者: jarxiv

要約 柔らかい成長ロボットは、雑然とした環境や危険な環境でのナビゲーションのため … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.NE, cs.RO | Design Optimizer for Soft Growing Robot Manipulators in Three-Dimensional Environments はコメントを受け付けていません

TOFFE — Temporally-binned Object Flow from Events for High-speed and Energy-Efficient Object Detection and Tracking

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 物体の検出と追跡は、ロボット システムでの完全自律ナビゲーションを可能にす … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.ET, cs.LG, cs.NE, cs.RO | TOFFE — Temporally-binned Object Flow from Events for High-speed and Energy-Efficient Object Detection and Tracking はコメントを受け付けていません

Design Optimizer for Soft Growing Robot Manipulators in Three-Dimensional Environments

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 柔らかい成長ロボットは、雑然とした環境や危険な環境でのナビゲーションのため … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.NE, cs.RO | Design Optimizer for Soft Growing Robot Manipulators in Three-Dimensional Environments はコメントを受け付けていません

Long-Form Text-to-Music Generation with Adaptive Prompts: A Case of Study in Tabletop Role-Playing Games Soundtracks

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、テーブルトップ ロール プレイング ゲーム (TRPG) の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.MM, cs.NE, cs.SD, eess.AS | Long-Form Text-to-Music Generation with Adaptive Prompts: A Case of Study in Tabletop Role-Playing Games Soundtracks はコメントを受け付けていません

Reinforcement learning Based Automated Design of Differential Evolution Algorithm for Black-box Optimization

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 微分進化 (DE) アルゴリズムは、最も効果的な進化アルゴリズムの 1 つ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.NE | Reinforcement learning Based Automated Design of Differential Evolution Algorithm for Black-box Optimization はコメントを受け付けていません

Test-time regression: a unifying framework for designing sequence models with associative memory

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 シーケンスは、情報を表現および処理するための非常に一般的な方法を提供します … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, stat.ML | Test-time regression: a unifying framework for designing sequence models with associative memory はコメントを受け付けていません

Random-Key Algorithms for Optimizing Integrated Operating Room Scheduling

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 病院の効率、患者の満足度、リソースの活用には、効率的な手術室のスケジュール … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.NE, F.2.2, I.2.7, math.CO | Random-Key Algorithms for Optimizing Integrated Operating Room Scheduling はコメントを受け付けていません

A Consolidated Volatility Prediction with Back Propagation Neural Network and Genetic Algorithm

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、新興株式市場のボラティリティを予測するための AI アル … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NE, q-fin.CP | A Consolidated Volatility Prediction with Back Propagation Neural Network and Genetic Algorithm はコメントを受け付けていません