I.2.4」カテゴリーアーカイブ

Attribute reduction algorithm of rough sets based on spatial optimization

要約 ラフセットは、ルールの取得と属性の削減のための重要な方法の 1 つです。 … 続きを読む

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An Incremental MaxSAT-based Model to Learn Interpretable and Balanced Classification Rules

要約 機械学習の分野の進歩により、正確な予測によって広範囲の問題に効果的に対処す … 続きを読む

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Learning Symbolic Task Representation from a Human-Led Demonstration: A Memory to Store, Retrieve, Consolidate, and Forget Experiences

要約 我々は、高レベルのタスク計画と知識のブートストラップをサポートするタスク表 … 続きを読む

カテゴリー: 05C72, 68Q32, 68T20, 68T27, 68T30, 68T37, cs.AI, cs.HC, cs.LO, cs.RO, I.2.4 | Learning Symbolic Task Representation from a Human-Led Demonstration: A Memory to Store, Retrieve, Consolidate, and Forget Experiences はコメントを受け付けていません

Learning Symbolic Task Representation from a Human-Led Demonstration: A Memory to Store, Retrieve, Consolidate, and Forget Experiences

要約 我々は、高レベルのタスク計画と知識のブートストラップをサポートするタスク表 … 続きを読む

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Memory Traces: Are Transformers Tulving Machines?

要約 記憶の痕跡(出来事の知覚と符号化によって生じる記憶システムの変化)は、19 … 続きを読む

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Structure-reinforced Transformer for Dynamic Graph Representation Learning with Edge Temporal States

要約 実世界のアプリケーションにおけるグラフデータ解析の需要の高まりに後押しされ … 続きを読む

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Know your exceptions: Towards an Ontology of Exceptions in Knowledge Representation

要約 反証可能な推論は、一部の一般化がすべての状況で有効であるとは限らない、つま … 続きを読む

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Memory GAPS: Would LLMs pass the Tulving Test?

要約 Tulving Test は、認識および想起タスクにおける記憶パフォーマン … 続きを読む

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Memory GAPS: Would LLM pass the Tulving Test?

要約 Tulving Test は、認識および想起タスクにおける記憶パフォーマン … 続きを読む

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Modelling Human Values for AI Reasoning

要約 今日の最も重要な社会的課題の 1 つは、その動作、または相互作用するエージ … 続きを読む

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