「I.2.6」カテゴリーアーカイブ

Towards a Unifying Model of Rationality in Multiagent Systems

投稿日: 2023年5月30日 作成者: jarxiv

要約 現実世界に展開されるマルチエージェント システムは、他のエージェント (人 … 続きを読む →

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PALR: Personalization Aware LLMs for Recommendation

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、その優れた機能により最近大きな注目を集め … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, I.2.6 | PALR: Personalization Aware LLMs for Recommendation はコメントを受け付けていません

UMat: Uncertainty-Aware Single Image High Resolution Material Capture

投稿日: 2023年5月26日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、マイクロジオメトリの外観を主な手がかりとして使用して、マテリアル … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 68U05, 68U10, cs.AI, cs.CV, cs.GR, cs.LG, I.2.6 | UMat: Uncertainty-Aware Single Image High Resolution Material Capture はコメントを受け付けていません

SEEDS: Exponential SDE Solvers for Fast High-Quality Sampling from Diffusion Models

投稿日: 2023年5月24日 作成者: jarxiv

要約 拡散確率モデル (DPM) として知られる強力なクラスの生成モデルが注目を … 続きを読む →

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Mitigating Catastrophic Forgetting for Few-Shot Spoken Word Classification Through Meta-Learning

投稿日: 2023年5月23日 作成者: jarxiv

要約 モデルが新しい単語クラスに段階的に導入される設定における、少数ショットの話 … 続きを読む →

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Lie Group Forced Variational Integrator Networks for Learning and Control of Robot Systems

投稿日: 2023年5月16日 作成者: jarxiv

要約 物理法則と動的システムの構造特性に関する事前知識を深層学習アーキテクチャの … 続きを読む →

カテゴリー: 37J11, 65P10, 68T07, 68T40, 70E60, cs.LG, cs.RO, I.2.6, math.DS | Lie Group Forced Variational Integrator Networks for Learning and Control of Robot Systems はコメントを受け付けていません

PALR: Personalization Aware LLMs for Recommendation

投稿日: 2023年5月15日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル（LLM）は、その卓越した能力から最近大きな注目を集めてい … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, I.2.6 | PALR: Personalization Aware LLMs for Recommendation はコメントを受け付けていません

Deep learning enhanced noise spectroscopy of a spin qubit environment

投稿日: 2023年5月11日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】スピンキュービット環境のノイズ分光学の深層学習による強化 【要 … 続きを読む →

カテゴリー: 68-04, 68T07, 81-04, 81V99, cs.AI, cs.LG, cs.NE, I.2.6, quant-ph | Deep learning enhanced noise spectroscopy of a spin qubit environment はコメントを受け付けていません

A Survey on Offline Model-Based Reinforcement Learning

投稿日: 2023年5月8日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：オフラインモデルベース強化学習に関する調査 要約：最近では、モデ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SY, eess.SY, I.2.6 | A Survey on Offline Model-Based Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Computing Expected Motif Counts for Exchangeable Graph Generative Models

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】交換可能グラフ生成モデルの期待モチーフ数を計算する 【要約】グ … 続きを読む →

カテゴリー: 60G09, cs.AI, cs.LG, I.2.6 | Computing Expected Motif Counts for Exchangeable Graph Generative Models はコメントを受け付けていません