I.2.6」カテゴリーアーカイブ

Interpretable Anomaly Detection via Discrete Optimization

要約 異常検出は、サイバー セキュリティ、法執行機関、医療、詐欺防止など、多くの … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.FL, cs.LG, I.2.6 | Interpretable Anomaly Detection via Discrete Optimization はコメントを受け付けていません

Few-shot human motion prediction for heterogeneous sensors

要約 人間の動きの予測は、接続されたセンサーのグラフで経時的に変数を予測する必要 … 続きを読む

カテゴリー: 68, cs.LG, I.2.6 | Few-shot human motion prediction for heterogeneous sensors はコメントを受け付けていません

A machine-learning approach to thunderstorm forecasting through post-processing of simulation data

要約 雷雨は社会や経済に大きな危険をもたらすため、信頼できる雷雨予報が必要です。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, I.2.6, physics.ao-ph | A machine-learning approach to thunderstorm forecasting through post-processing of simulation data はコメントを受け付けていません

Discovering Multiple Algorithm Configurations

要約 ロボット工学の多くの実践者は、手動で設計された古典的なアルゴリズムに定期的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.RO, I.2.6 | Discovering Multiple Algorithm Configurations はコメントを受け付けていません

NIERT: Accurate Numerical Interpolation through Unifying Scattered Data Representations using Transformer Encoder

要約 散乱データの内挿は、数値解析における古典的な問題であり、理論的および実用的 … 続きを読む

カテゴリー: 65D05, 68T07, cs.LG, I.2.6 | NIERT: Accurate Numerical Interpolation through Unifying Scattered Data Representations using Transformer Encoder はコメントを受け付けていません

Extensible Machine Learning for Encrypted Network Traffic Application Labeling via Uncertainty Quantification

要約 暗号化されたネットワーク トラフィックの普及に伴い、サイバー セキュリティ … 続きを読む

カテゴリー: 68M25, 68T07, cs.CR, cs.LG, I.2.6 | Extensible Machine Learning for Encrypted Network Traffic Application Labeling via Uncertainty Quantification はコメントを受け付けていません

Relative representations enable zero-shot latent space communication

要約 ニューラル ネットワークは、高次元空間にあるデータ多様体の幾何学的構造を潜 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | Relative representations enable zero-shot latent space communication はコメントを受け付けていません

Using a Variational Autoencoder to Learn Valid Search Spaces of Safely Monitored Autonomous Robots for Last-Mile Delivery

要約 自律型ロボットを使ってお客様に商品をお届けすることは、信頼性が高く持続可能 … 続きを読む

カテゴリー: 68T07, 68W50, cs.AI, cs.NE, cs.RO, I.2.6 | Using a Variational Autoencoder to Learn Valid Search Spaces of Safely Monitored Autonomous Robots for Last-Mile Delivery はコメントを受け付けていません

Learning Interpretable Temporal Properties from Positive Examples Only

要約 人間が解釈可能なモデルを使用して、ブラック ボックス システムの時間的挙動 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LO, I.2.6 | Learning Interpretable Temporal Properties from Positive Examples Only はコメントを受け付けていません

A Framework to Generate Neurosymbolic PDDL-compliant Planners

要約 実世界のロボット アーキテクチャの実行ループに高レベルのタスク プランニン … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.RO, I.2.6 | A Framework to Generate Neurosymbolic PDDL-compliant Planners はコメントを受け付けていません