Karl Henrik Johansson

エージェントがデータを直接共有せずに関数を推定する方法。

ロボットエージェントが空間を移動して隠れたラインの境界を効果的に見つける。

新しい方法がプライバシーを守りつつ、エージェント間で効率的なリソース共有を可能にするよ。

この記事では、ベイジアン因果発見法の評価における難しさについて扱ってるよ。

この研究では、VQAタスクにおけるオブジェクト中心の表現とファウンデーションモデルを比較評価してる。

ハイブリッドシステムを特定するためのリアルタイム技術を見てみよう。

新しいアルゴリズムが、セカンドオーダー手法を使ってフェデレーテッドラーニングのプライバシーと効率を向上させる。

この研究はリスク回避型の学習技術を通じて意思決定を改善することを探っているよ。