I.2.6」カテゴリーアーカイブ

Domain-Specific Fine-Tuning of Large Language Models for Interactive Robot Programming

要約 産業用ロボットは幅広い業界で応用されていますが、ロボットのプログラミングは … 続きを読む

カテゴリー: 68T40, cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | Domain-Specific Fine-Tuning of Large Language Models for Interactive Robot Programming はコメントを受け付けていません

Deriving Rewards for Reinforcement Learning from Symbolic Behaviour Descriptions of Bipedal Walking

要約 記号的な記述から物理的な動きの動作を生成することは、人工知能 (AI) と … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.LO, cs.RO, I.2.6 | Deriving Rewards for Reinforcement Learning from Symbolic Behaviour Descriptions of Bipedal Walking はコメントを受け付けていません

Concept Prerequisite Relation Prediction by Using Permutation-Equivariant Directed Graph Neural Networks

要約 この論文は、教育に AI を使用する際の基本的なタスクである CPRP、つ … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | Concept Prerequisite Relation Prediction by Using Permutation-Equivariant Directed Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

ACPO: AI-Enabled Compiler-Driven Program Optimization

要約 プログラムのパフォーマンスを最適化する鍵は、コンパイラーによって特定の変換 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.PF, cs.PL, I.2.6 | ACPO: AI-Enabled Compiler-Driven Program Optimization はコメントを受け付けていません

Knowledge-Driven Modulation of Neural Networks with Attention Mechanism for Next Activity Prediction

要約 予測プロセス監視 (PPM) は、履歴プロセス実行データを活用して、進行中 … 続きを読む

カテゴリー: 68T01, 68T05, 68T37, cs.AI, cs.LG, cs.NE, I.2.6, stat.ML | Knowledge-Driven Modulation of Neural Networks with Attention Mechanism for Next Activity Prediction はコメントを受け付けていません

Temporal graph models fail to capture global temporal dynamics

要約 最近リリースされた時間グラフ ベンチマークは、動的リンク プロパティ予測の … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.IR, cs.LG, I.2.6 | Temporal graph models fail to capture global temporal dynamics はコメントを受け付けていません

NarrativeXL: A Large-scale Dataset For Long-Term Memory Models

要約 私たちは、新しい大規模 (ほぼ 100 万の質問) 超長文 (平均文書長 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, I.2.6 | NarrativeXL: A Large-scale Dataset For Long-Term Memory Models はコメントを受け付けていません

Trajectory-User Linking via Hierarchical Spatio-Temporal Attention Networks

要約 軌跡とユーザーのリンク (TUL) は、複雑な移動パターンの探索によってさ … 続きを読む

カテゴリー: 68-07, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | Trajectory-User Linking via Hierarchical Spatio-Temporal Attention Networks はコメントを受け付けていません

Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks

要約 材料科学におけるデータ駆動型のアプローチや機械学習ベースの手法の使用が増え … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, I.2.6 | Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks はコメントを受け付けていません

A Framework for Neurosymbolic Robot Action Planning using Large Language Models

要約 シンボリック タスク プランニングは、理解と展開が容易であるため、ロボット … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | A Framework for Neurosymbolic Robot Action Planning using Large Language Models はコメントを受け付けていません