I.2.11」カテゴリーアーカイブ

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

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

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

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

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

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

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.DC, cs.LG, I.2.11 | PRIOR: Personalized Prior for Reactivating the Information Overlooked in Federated Learning はコメントを受け付けていません

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

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

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

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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Sample-Driven Federated Learning for Energy-Efficient and Real-Time IoT Sensing

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) システムの分野では、最近の最先端の … 続きを読む

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Replication of Multi-agent Reinforcement Learning for the ‘Hide and Seek’ Problem

要約 強化学習は、報酬関数とハイパーパラメーターに基づいてポリシーを生成します。 … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 68T07, 68T42, 93A16, cs.AI, cs.LG, cs.MA, cs.RO, I.2.11 | Replication of Multi-agent Reinforcement Learning for the ‘Hide and Seek’ Problem はコメントを受け付けていません