「I.2.11」カテゴリーアーカイブ

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

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年1月11日 作成者: jarxiv

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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A Reinforcement Learning Approach to Sensing Design in Resource-Constrained Wireless Networked Control Systems

投稿日: 2024年1月11日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、動的プロセスを監視し、グローバルな監視と意思決定を実行する基 … 続きを読む →

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A Survey on Efficient Federated Learning Methods for Foundation Model Training

投稿日: 2024年1月10日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、プライバシーを保護した … 続きを読む →

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

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

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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Pub/Sub Message Brokers for GenAI

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 今日のデジタル世界では、大規模言語モデル (LLM) などの生成人工知能 … 続きを読む →

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PRIOR: Personalized Prior for Reactivating the Information Overlooked in Federated Learning

投稿日: 2023年11月13日 作成者: jarxiv

要約 従来のフェデレーテッド ラーニング (FL) では、プライバシー保護のため … 続きを読む →

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Efficient Domain Coverage for Vehicles with Second-Order Dynamics via Multi-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 指定されたエリアをカバーする協調自律マルチエージェント システムには、UA … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MA, cs.RO, I.2.11, I.2.9 | Efficient Domain Coverage for Vehicles with Second-Order Dynamics via Multi-Agent Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません