(Primary)」カテゴリーアーカイブ

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

カテゴリー: (Primary), 68T05, 68T07, 68T50, cs.CL, cs.LG, I.2.6 | Inference acceleration for large language models using ‘stairs’ assisted greedy generation はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: (Primary), cs.AI, I.2, secondary | Structural Design Through Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

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

Nyström Kernel Stein Discrepancy

要約 カーネル手法は、データ サイエンスや統計で最も成功しているアプローチの多く … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), cs.LG, G.3, math.ST, stat.ML, stat.TH | Nyström Kernel Stein Discrepancy はコメントを受け付けていません

Energy Propagation in Scattering Convolution Networks Can Be Arbitrarily Slow

要約 マラーのウェーブレット散乱変換などの特徴抽出器として使用される深層畳み込み … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 42C15, cs.CV, I.4.6, math.FA, secondary | Energy Propagation in Scattering Convolution Networks Can Be Arbitrarily Slow はコメントを受け付けていません