「cs.SC」カテゴリーアーカイブ

A Finite Expression Method for Solving High-Dimensional Committor Problems

投稿日: 2023年6月22日 作成者: jarxiv

要約 遷移経路理論 (TPT) は、選択された準安定状態のペア $A$ と $B … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, cs.SC, math.NA | A Finite Expression Method for Solving High-Dimensional Committor Problems はコメントを受け付けていません

Interpretable and Explainable Logical Policies via Neurally Guided Symbolic Abstraction

投稿日: 2023年6月5日 作成者: jarxiv

要約 ニューラルネットワークは、必要な事前情報が限られているため、強化学習（RL … 続きを読む →

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Reason to explain: Interactive contrastive explanations (REASONX)

投稿日: 2023年5月30日 作成者: jarxiv

要約 多くの高性能機械学習モデルは解釈できません。 個人に重大な影響を及ぼす可能 … 続きを読む →

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Inverse kinematics and path planning of manipulator using real quantifier elimination based on Comprehensive Gröbner Systems

投稿日: 2023年5月23日 作成者: jarxiv

要約 CGS-QE 法と呼ばれる、包括的 Gr\’obner Sys … 続きを読む →

カテゴリー: 13P15, 68W30, cs.RO, cs.SC, math.AC | Inverse kinematics and path planning of manipulator using real quantifier elimination based on Comprehensive Gröbner Systems はコメントを受け付けていません

G-MATT: Single-step Retrosynthesis Prediction using Molecular Grammar Tree Transformer

投稿日: 2023年5月8日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】 「G-MATT: Molecular Grammar Tre … 続きを読む →

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Incorporating Background Knowledge in Symbolic Regression using a Computer Algebra System

投稿日: 2023年5月5日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】 コンピュータ代数システムを用いたシンボリック回帰におけるバッ … 続きを読む →

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Interpretable Machine Learning for Science with PySR and SymbolicRegression.jl

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：PySRとSymbolicRegression.jlを用いた解釈 … 続きを読む →

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Emergence of Symbols in Neural Networks for Semantic Understanding and Communication

投稿日: 2023年4月14日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：ニューラルネットワークにおけるシンボルの出現：意味理解とコミュニ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SC, q-bio.NC | Emergence of Symbols in Neural Networks for Semantic Understanding and Communication はコメントを受け付けていません

Learning Reward Machines in Cooperative Multi-Agent Tasks

投稿日: 2023年4月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：　協力マルチエージェントタスクにおける報酬関数の学習 要約： & … 続きを読む →

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Learning Reward Machines in Cooperative Multi-Agent Tasks

投稿日: 2023年3月27日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、サブタスクの構造をエンコードする報酬マシン (RM) の学習 … 続きを読む →

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