I.2.3」カテゴリーアーカイブ

Ensuring Both Positivity and Stability Using Sector-Bounded Nonlinearity for Systems with Neural Network Controllers

要約 この論文では、完全接続フィードフォワード ニューラル ネットワーク (FF … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.SY, eess.SY, I.2.3, math.OC | Ensuring Both Positivity and Stability Using Sector-Bounded Nonlinearity for Systems with Neural Network Controllers はコメントを受け付けていません

Earthfarseer: Versatile Spatio-Temporal Dynamical Systems Modeling in One Model

要約 時空間(ST)物理プロセスと観測を効率的にモデル化することは、ディープラー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, I.2.3 | Earthfarseer: Versatile Spatio-Temporal Dynamical Systems Modeling in One Model はコメントを受け付けていません

Teaching Higher-Order Logic Using Isabelle

要約 私たちは、基本的なフレームワーク Isabelle/Pure に直接構築さ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LO, I.2.3 | Teaching Higher-Order Logic Using Isabelle はコメントを受け付けていません

Considerations on Approaches and Metrics in Automated Theorem Generation/Finding in Geometry

要約 自動推論プログラムが新しく興味深い定理を生成および発見できるようにするため … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LO, I.2.3 | Considerations on Approaches and Metrics in Automated Theorem Generation/Finding in Geometry はコメントを受け付けていません

Graph2Tac: Learning Hierarchical Representations of Math Concepts in Theorem proving

要約 数学とその応用には概念が豊富にあります。 それらは主題分野によって大きく異 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.LG, I.2.3 | Graph2Tac: Learning Hierarchical Representations of Math Concepts in Theorem proving はコメントを受け付けていません

Graph2Tac: Learning Hierarchical Representations of Math Concepts in Theorem proving

要約 数学とその応用には概念が豊富にあります。 それらは主題分野によって大きく異 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.LG, I.2.3 | Graph2Tac: Learning Hierarchical Representations of Math Concepts in Theorem proving はコメントを受け付けていません

Earthfarseer: Versatile Spatio-Temporal Dynamical Systems Modeling in One Model

要約 時空間 (ST) 物理プロセスと観察を効率的にモデル化することは、深層学習 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, I.2.3 | Earthfarseer: Versatile Spatio-Temporal Dynamical Systems Modeling in One Model はコメントを受け付けていません

Fill in the Blank: Exploring and Enhancing LLM Capabilities for Backward Reasoning in Math Word Problems

要約 前方推論(問題が与えられたときに答えを見つけること)は最近の文献で広く研究 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.3 | Fill in the Blank: Exploring and Enhancing LLM Capabilities for Backward Reasoning in Math Word Problems はコメントを受け付けていません

Divide and Repair: Using Options to Improve Performance of Imitation Learning Against Adversarial Demonstrations

要約 専門家のデモンストレーションの一部が敵対的であり、タスクを実行する間違った … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, I.2.3 | Divide and Repair: Using Options to Improve Performance of Imitation Learning Against Adversarial Demonstrations はコメントを受け付けていません