「I.2.0」カテゴリーアーカイブ

Normative conditional reasoning as a fragment of HOL

投稿日: 2023年8月22日 作成者: jarxiv

要約 規範的（好みに基づく）条件付き推論の機械化に関するいくつかの結果を報告しま … 続きを読む →

カテゴリー: 03B15, 03B60, 68T15, 68T27, 68T30, cs.AI, cs.LO, cs.SC, I.2.0 | Normative conditional reasoning as a fragment of HOL はコメントを受け付けていません

Whose Emotion Matters? Speaking Activity Localisation without Prior Knowledge

投稿日: 2023年8月16日 作成者: jarxiv

要約 会話中の感情認識 (ERC) のタスクは、たとえばビデオベースの Mult … 続きを読む →

カテゴリー: 68T20, cs.CV, cs.LG, cs.NE, cs.SD, eess.AS, I.2.0 | Whose Emotion Matters? Speaking Activity Localisation without Prior Knowledge はコメントを受け付けていません

Complex Facial Expression Recognition Using Deep Knowledge Distillation of Basic Features

投稿日: 2023年8月14日 作成者: jarxiv

要約 複雑な感情認識は、これまでのところ、人間の認知レベル以上の他のタスクと同様 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, 68T05, 68T07, cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.0 | Complex Facial Expression Recognition Using Deep Knowledge Distillation of Basic Features はコメントを受け付けていません

DOST — Domain Obedient Self-supervised Training for Multi Label Classification with Noisy Labels

投稿日: 2023年8月10日 作成者: jarxiv

要約 深層学習技術によってもたらされる注釈付きデータに対する膨大な需要には、注釈 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, I.2.0 | DOST — Domain Obedient Self-supervised Training for Multi Label Classification with Noisy Labels はコメントを受け付けていません

Job Shop Scheduling via Deep Reinforcement Learning: a Sequence to Sequence approach

投稿日: 2023年8月4日 作成者: jarxiv

要約 ジョブスケジューリングは、よく知られた組合せ最適化問題であり、その応用範囲 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, I.2.0, math.CO | Job Shop Scheduling via Deep Reinforcement Learning: a Sequence to Sequence approach はコメントを受け付けていません

FAIR for AI: An interdisciplinary and international community building perspective

投稿日: 2023年8月2日 作成者: jarxiv

要約 学術データの再利用を可能にすることを目的として、適切なデータ管理と管理の前 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CY, cs.HC, cs.LG, hep-ex, I.2.0 | FAIR for AI: An interdisciplinary and international community building perspective はコメントを受け付けていません

Are Transformers with One Layer Self-Attention Using Low-Rank Weight Matrices Universal Approximators?

投稿日: 2023年7月27日 作成者: jarxiv

要約 Transformer モデルの表現力に関する既存の分析では、データの記憶 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.LG, I.2.0 | Are Transformers with One Layer Self-Attention Using Low-Rank Weight Matrices Universal Approximators? はコメントを受け付けていません

Learning when to observe: A frugal reinforcement learning framework for a high-cost world

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 強化学習 (RL) は、ゲーム、ロボット工学、冷暖房システム、テキスト生成 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, cs.AI, cs.LG, I.2.0 | Learning when to observe: A frugal reinforcement learning framework for a high-cost world はコメントを受け付けていません

A Neural-Symbolic Approach Towards Identifying Grammatically Correct Sentences

投稿日: 2023年7月18日 作成者: jarxiv

要約 私たちの周りのテキストコンテンツは日々増加しています。 私たちがオンライン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, I.2.0 | A Neural-Symbolic Approach Towards Identifying Grammatically Correct Sentences はコメントを受け付けていません

Graph Neural Networks on SPD Manifolds for Motor Imagery Classification: A Perspective from the Time-Frequency Analysis

投稿日: 2023年7月18日 作成者: jarxiv

要約 運動イメージ (MI) 分類は、脳波検査 (EEG) に基づく脳とコンピュ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, eess.SP, I.2.0 | Graph Neural Networks on SPD Manifolds for Motor Imagery Classification: A Perspective from the Time-Frequency Analysis はコメントを受け付けていません