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ネットワーク構造に依存して、Q学習は一意の量子応答均衡に収束することが保証される。探索率が十分に高ければ、プレイヤー数に依存せずに安定した収束が達成できる。

本論文は、自然言語理解と生成におけるトランスフォーマーモデルの性能向上のために、知識ベースを活用する方法を探求する。

ChatGPT生成コンテンツの検出可能性を研究し、新たな検出手法を提案する。

モバイルエッジコンピューティングにおける高次元の問題と不確実性シナリオを効率的に解決するため、機械学習モデルが最適な意思決定を提供する。

ディープラーニングの実用性を向上させるために、情報理論的原則に基づくアクティブラーニングとアクティブサンプリングの技術を調査する。

COLは、非対称情報確率ゲームにおけるオンライン適応性の欠如を解決するための新しい学習スキームであり、Berk-Nash均衡に収束することが証明されています。

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