I.2.11」カテゴリーアーカイブ

Space-fluid Adaptive Sampling by Self-Organisation

要約 協調システムで繰り返されるタスクは、分散された感知データや計算結果など、空 … 続きを読む

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Kill Chaos with Kindness: Agreeableness Improves Team Performance Under Uncertainty

要約 チームは人間の成果の中心です。 過去半世紀にわたって、心理学者は異文化間で … 続きを読む

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

要約 指定された領域をカバーする協調的な自律型マルチエージェントシステムは、UA … 続きを読む

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Multi-Agent Reinforcement Learning for Pragmatic Communication and Control

要約 工場と製造プロセスの自動化は、モバイルで柔軟なエージェントを使用した多様な … 続きを読む

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AERoS: Assurance of Emergent Behaviour in Autonomous Robotic Swarms

要約 群れの行動は明示的に設計されていません。 代わりに、それらは個々のエージェ … 続きを読む

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Distributed Planning with Asynchronous Execution with Local Navigation for Multi-agent Pickup and Delivery Problem

要約 エージェントのアクティビティと柔軟なエンドポイントで時折遅延が発生する環境 … 続きを読む

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Stable Parallel Training of Wasserstein Conditional Generative Adversarial Neural Networks

要約 固定された計算予算の制約の下でWasserstein条件付き生成的敵対的ニ … 続きを読む

カテゴリー: 65Y05, 65Y10, 68M14, 68T01, 68T10, cs.AI, cs.CV, cs.DC, cs.LG, cs.MA, I.2.11 | Stable Parallel Training of Wasserstein Conditional Generative Adversarial Neural Networks はコメントを受け付けていません

NanoBatch Privacy: Enabling fast Differentially Private learning on the IPU

要約 差分プライベートSGD(DPSGD)は、最近、深層学習で有望であることが示 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.CR, cs.CV, cs.DC, cs.LG, I.2.11 | NanoBatch Privacy: Enabling fast Differentially Private learning on the IPU はコメントを受け付けていません

FedNST: Federated Noisy Student Training for Automatic Speech Recognition

要約 Federated Learning (FL) は、分散システムにおいて、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.DC, cs.LG, eess.AS, I.2.11 | FedNST: Federated Noisy Student Training for Automatic Speech Recognition はコメントを受け付けていません