Heiner Stuckenschmidt

高度なルール集約技術を使って知識グラフの補完を改善する。

GRANDEは、表形式データからの学習を向上させるために勾配降下法を使ってるんだ。

データ準備に焦点を当てたMLモデル評価の新しいアプローチ。

新しい方法がクラスターデータ分析のためにニューラルネットワークを強化するよ。

SYMPOLは強化学習における意思決定の明確さと効果をつなぐよ。

AgentSimulatorはリソースの振る舞いや相互作用に注目することでシミュレーションを強化するよ。

新しい方法がエージェントの目標理解の効率と精度を向上させる。

この研究は、知識グラフのリンク予測モデルのためのより良い評価方法を提案しているよ。

知識グラフモデルのライバル関係とその効果を探る。