I.2.0」カテゴリーアーカイブ

Distrust in (X)AI — Measurement Artifact or Distinct Construct?

要約 信頼は、説明可能な人工知能 (XAI) の開発における重要な動機です。 た … 続きを読む

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Local Interpretability of Random Forests for Multi-Target Regression

要約 マルチターゲット回帰は、多くのアプリケーションで役立ちます。 ランダム フ … 続きを読む

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Matryoshka Policy Gradient for Entropy-Regularized RL: Convergence and Global Optimality

要約 Matryoshka Policy Gradient (MPG) と呼ばれ … 続きを読む

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RGI : Regularized Graph Infomax for self-supervised learning on graphs

要約 自己教師あり学習は、グラフでの表現学習における広範な注釈の要件を回避するた … 続きを読む

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The Ecosystem Path to General AI

要約 まず、生態系シミュレーターと一般的な AI との関連性について説明します。 … 続きを読む

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DM$^2$: Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning for Distribution Matching

要約 マルチエージェントの協力に対する現在のアプローチは、収束を確実にするために … 続きを読む

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

要約 運動イメージ (MI) の分類は、脳波 (EEG) ベースのブレイン コン … 続きを読む

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FaceXHuBERT: Text-less Speech-driven E(X)pressive 3D Facial Animation Synthesis Using Self-Supervised Speech Representation Learning

要約 このホワイト ペーパーでは、FaceXHuBERT を紹介します。これは、 … 続きを読む

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medigan: a Python library of pretrained generative models for medical image synthesis

要約 生成モデルによって生成された合成データは、医療画像処理におけるデータを大量 … 続きを読む

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Aligning Explainable AI and the Law: The European Perspective

要約 欧州連合は、AI システム、特にヘルスケアなどのリスクが高く、安全性が重要 … 続きを読む

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