I.2.11」カテゴリーアーカイブ

A Systematic Study of Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Safe and Robust Autonomous Highway Ramp Entry

要約 現在の車両は高速道路で自動運転が可能であり、大都市では無人ロボタクシーが運 … 続きを読む

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Feasibility of Federated Learning from Client Databases with Different Brain Diseases and MRI Modalities

要約 MRI における脳病変のセグメンテーション モデルは通常、特定の疾患向けに … 続きを読む

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FEDLAD: Federated Evaluation of Deep Leakage Attacks and Defenses

要約 Federated Learning は、サーバーと勾配を交換し、プライベ … 続きを読む

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CoMAL: Collaborative Multi-Agent Large Language Models for Mixed-Autonomy Traffic

要約 自動運転車を都市交通に統合すると、渋滞を軽減し、交通の流れを体系的に最適化 … 続きを読む

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Enhancing Heterogeneous Multi-Agent Cooperation in Decentralized MARL via GNN-driven Intrinsic Rewards

要約 マルチエージェント強化学習 (MARL) は、さまざまな逐次的意思決定およ … 続きを読む

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Cooperative and Asynchronous Transformer-based Mission Planning for Heterogeneous Teams of Mobile Robots

要約 捜索や救助などのタスクのために、移動ロボットの異種チームを調整することは非 … 続きを読む

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Learning To Help: Training Models to Assist Legacy Devices

要約 物理デバイス上のハードウェアに実装された機械学習モデルは、長期間にわたって … 続きを読む

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Decentralized Cooperation in Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning via Graph Neural Network-Based Intrinsic Motivation

要約 マルチエージェント強化学習 (MARL) は、さまざまな逐次的意思決定およ … 続きを読む

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Analysis of Total Variation Minimization for Clustered Federated Learning

要約 フェデレーテッド ラーニング アプリケーションにおける主な課題は、ローカル … 続きを読む

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Naeural AI OS — Decentralized ubiquitous computing MLOps execution engine

要約 過去数年にわたって、ユビキタス コンピューティングまたはパーベイシブ コン … 続きを読む

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