F.2.2」カテゴリーアーカイブ

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

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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

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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

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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

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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

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A Survey and Analysis of Evolutionary Operators for Permutations

要約 組み合わせ最適化問題は数多くあり、その解は順列によって最もよく表されます。 … 続きを読む

カテゴリー: 05A05, 68T05, 68T20, 68W20, 68W50, 90C27, 90C59, cs.AI, cs.DM, cs.NE, F.2.2 | A Survey and Analysis of Evolutionary Operators for Permutations はコメントを受け付けていません

Scheduling Distributed Flexible Assembly Lines using Safe Reinforcement Learning with Soft Shielding

要約 高度に自動化された組立ラインにより、製造業、特に大量生産条件において生産性 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 68T20, cs.AI, cs.NE, F.2.2 | Scheduling Distributed Flexible Assembly Lines using Safe Reinforcement Learning with Soft Shielding はコメントを受け付けていません

Open Problem: Learning with Variational Objectives on Measures

要約 統計学習の理論は、関数で表現される変分目標に焦点を当ててきました。 このノ … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, cs.LG, F.2.2, math.ST, stat.ML, stat.TH | Open Problem: Learning with Variational Objectives on Measures はコメントを受け付けていません

Large Language Models for Propaganda Span Annotation

要約 近年、オンラインの視聴者を操作することを目的として、オンライン コミュニケ … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.CL, F.2.2 | Large Language Models for Propaganda Span Annotation はコメントを受け付けていません