F.2.2」カテゴリーアーカイブ

Corpus Considerations for Annotator Modeling and Scaling

要約 自然言語処理の研究とアノテーション タスクの最近の傾向は、従来の単一の真実 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, F.2.2 | Corpus Considerations for Annotator Modeling and Scaling はコメントを受け付けていません

Intervention-Assisted Policy Gradient Methods for Online Stochastic Queuing Network Optimization: Technical Report

要約 深層強化学習 (DRL) は、確率的キューイング ネットワーク (SQN) … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, F.2.2 | Intervention-Assisted Policy Gradient Methods for Online Stochastic Queuing Network Optimization: Technical Report はコメントを受け付けていません

The Hidden Attention of Mamba Models

要約 Mamba レイヤーは、NLP、長距離シーケンス処理、コンピューター ビジ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, F.2.2, I.2.7 | The Hidden Attention of Mamba Models はコメントを受け付けていません

Enhancing Lithological Mapping with Spatially Constrained Bayesian Network (SCB-Net): An Approach for Field Data-Constrained Predictions with Uncertainty Evaluation

要約 地質図は地球科学にとって非常に貴重な情報源です。 これらは、鉱物探査、自然 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV, F.2.2, I.2.7 | Enhancing Lithological Mapping with Spatially Constrained Bayesian Network (SCB-Net): An Approach for Field Data-Constrained Predictions with Uncertainty Evaluation はコメントを受け付けていません

Explaining Bayesian Optimization by Shapley Values Facilitates Human-AI Collaboration

要約 ガウスプロセス (GP) を使用したベイジアン最適化 (BO) は、ブラッ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.LG, cs.RO, F.2.2, stat.ML | Explaining Bayesian Optimization by Shapley Values Facilitates Human-AI Collaboration はコメントを受け付けていません

Explaining Bayesian Optimization by Shapley Values Facilitates Human-AI Collaboration

要約 ガウスプロセス (GP) を使用したベイジアン最適化 (BO) は、ブラッ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.LG, cs.RO, F.2.2, stat.ML | Explaining Bayesian Optimization by Shapley Values Facilitates Human-AI Collaboration はコメントを受け付けていません

Software Implementation of Digital Filtering via Tustin’s Bilinear Transform

要約 この作業の目的は、Tustins 双線形変換によるデジタル フィルタリング … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY, F.2.2, I.2.7 | Software Implementation of Digital Filtering via Tustin’s Bilinear Transform はコメントを受け付けていません

Diffusion Maps for Signal Filtering in Graph Learning

要約 このペーパーでは、グラフ信号の基礎となるジオメトリを理解する際に、グラフ … 続きを読む

カテゴリー: 90C35, cs.LG, eess.SP, F.2.2 | Diffusion Maps for Signal Filtering in Graph Learning はコメントを受け付けていません

On the Long Range Abilities of Transformers

要約 最新の DL、特に NLP ドメインでの優位性にもかかわらず、トランスフォ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, F.2.2 | On the Long Range Abilities of Transformers はコメントを受け付けていません

Counting Solutions to Conjunctive Queries: Structural and Hybrid Tractability

要約 論理積クエリに対する回答の数をカウントすることはデータベースの基本的な問題 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DB, F.2.2 | Counting Solutions to Conjunctive Queries: Structural and Hybrid Tractability はコメントを受け付けていません