(Primary)」カテゴリーアーカイブ

Autoencoders in Function Space

要約 オートエンコーダは、その元の決定論的形式と変分定式化(VAE)の両方で、広 … 続きを読む

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Sentiment Analysis of Lithuanian Online Reviews Using Large Language Models

要約 感情分析は自然言語処理 (NLP) 内で広く研究されている領域であり、自動 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T05, 68T07, 68T50, cs.CL, cs.IR, cs.LG, I.2.6 | Sentiment Analysis of Lithuanian Online Reviews Using Large Language Models はコメントを受け付けていません

Inference acceleration for large language models using ‘stairs’ assisted greedy generation

要約 数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル (LLM) は、その優れた予測機 … 続きを読む

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Structural Design Through Reinforcement Learning

要約 このペーパーでは、トポロジー最適化 (TO) における機械学習を進歩させる … 続きを読む

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Learning Program Behavioral Models from Synthesized Input-Output Pairs

要約 Modelizer を紹介します。これは、ブラックボックス プログラムを与 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68Q42, cs.LG, cs.SE, D.2.5, secondary | Learning Program Behavioral Models from Synthesized Input-Output Pairs はコメントを受け付けていません

Solving Zebra Puzzles Using Constraint-Guided Multi-Agent Systems

要約 これまでの研究により、思考連鎖の促進や記号表現の導入などの手法を使用して論 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T01, 68T20, 68T27, cs.CL, cs.MA, I.2.11 | Solving Zebra Puzzles Using Constraint-Guided Multi-Agent Systems はコメントを受け付けていません

Empirical analysis of Biding Precedent efficiency in the Brazilian Supreme Court via Similar Case Retrieval

要約 拘束力のある先例 (S\’umulas Vinculantes … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T07, cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG | Empirical analysis of Biding Precedent efficiency in the Brazilian Supreme Court via Similar Case Retrieval はコメントを受け付けていません

Universal Plans: One Action Sequence to Solve Them All!

要約 この論文では、障害、初期状態、設定された目標に関係なく、実行すると、カテゴ … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 51-08, cs.RO, F.1.1, math.CO, math.NT, secondary | Universal Plans: One Action Sequence to Solve Them All! はコメントを受け付けていません

Second Maximum of a Gaussian Random Field and Exact (t-)Spacing test

要約 この記事では、リーマン部分多様体上のガウスランダム場の 2 番目の最大値と … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 60E05, 60G10, 60G15, 62F03, 62H10, 62H15, 62J05, 94A08, cs.LG, math.DG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Second Maximum of a Gaussian Random Field and Exact (t-)Spacing test はコメントを受け付けていません

Sparsifying dimensionality reduction of PDE solution data with Bregman learning

要約 古典的なモデル削減手法では、支配方程式を元の状態空間の線形部分空間に投影し … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 41A63, 65D99, cs.AI, cs.NA, G.1.6, math.NA, stat.ML | Sparsifying dimensionality reduction of PDE solution data with Bregman learning はコメントを受け付けていません