I.2.11」カテゴリーアーカイブ

SPEAR:Exact Gradient Inversion of Batches in Federated Learning

要約 フェデレーテッド ラーニングは、複数のクライアントがローカル データの勾配 … 続きを読む

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Safe Distributed Control of Multi-Robot Systems with Communication Delays

要約 マルチロボット システムの安全な操作は、特に海底マッピングのための水中、ナ … 続きを読む

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Risk-Sensitive Multi-Agent Reinforcement Learning in Network Aggregative Markov Games

要約 従来のマルチエージェント強化学習 (MARL) は、エージェントのリスク中 … 続きを読む

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Graph Attention-based Reinforcement Learning for Trajectory Design and Resource Assignment in Multi-UAV Assisted Communication

要約 複数の無人航空機 (UAV) 支援のダウンリンク通信では、UAV 基地局 … 続きを読む

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Learning to Manipulate under Limited Information

要約 社会的選択理論の古典的な結果によれば、合理的な優先投票方法は、個人に不誠実 … 続きを読む

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Multi-Agent Coordination for a Partially Observable and Dynamic Robot Soccer Environment with Limited Communication

要約 ロボカップは、AI とロボット工学の研究を進めるための国際テストベッドを表 … 続きを読む

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How much can change in a year? Revisiting Evaluation in Multi-Agent Reinforcement Learning

要約 健全な実験基準と厳密さを確立することは、成長する研究分野において重要です。 … 続きを読む

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Efficiently Quantifying Individual Agent Importance in Cooperative MARL

要約 協調的なマルチエージェント強化学習 (MARL) では、個々のエージェント … 続きを読む

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FLex&Chill: Improving Local Federated Learning Training with Logit Chilling

要約 フェデレーテッド ラーニングは、データの異質性、つまりローカル クライアン … 続きを読む

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Decentralized Multi-Agent Active Search and Tracking when Targets Outnumber Agents

要約 マルチエージェントによるマルチターゲット追跡は、野生動物のパトロール、セキ … 続きを読む

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