論文の概要: Design and Results of ICCMA 2021
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08884v1
- Date: Sat, 18 Sep 2021 09:01:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-21 16:34:43.568034
- Title: Design and Results of ICCMA 2021
- Title(参考訳): iccma2021の設計と結果
- Authors: Jean-Marie Lagniez, Emmanuel Lonca, Jean-Guy Mailly, Julien Rossit
- Abstract要約: 2015年以降、ICCMA (International Competition on Computational Models of Argumentation) は異なるアルゴリズムを体系的に比較している。
本稿では,第4回国際算術モデルコンペティションの設計について論じる。
コンペティタの簡単なプレゼンテーションの後、結果を概観する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.609239155580807
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since 2015, the International Competition on Computational Models of
Argumentation (ICCMA) provides a systematic comparison of the different
algorithms for solving some classical reasoning problems in the domain of
abstract argumentation. This paper discusses the design of the Fourth
International Competition on Computational Models of Argumentation. We describe
the rules of the competition and the benchmark selection method that we used.
After a brief presentation of the competitors, we give an overview of the
results.
- Abstract(参考訳): 2015年以降、ICCMA (International Competition on Computational Models of Argumentation) は抽象論の領域における古典的推論問題を解くための異なるアルゴリズムを体系的に比較している。
本稿では,第4回国際算術モデルコンペティションの設計について論じる。
本稿では,コンペティションのルールと,使用するベンチマーク選択手法について述べる。
コンペティタの簡単なプレゼンテーションの後、結果を概観する。
関連論文リスト
- LLaMA-Berry: Pairwise Optimization for O1-like Olympiad-Level Mathematical Reasoning [56.273799410256075]
このフレームワークはMonte Carlo Tree Search (MCTS)と反復的なSelf-Refineを組み合わせて推論パスを最適化する。
このフレームワークは、一般的なベンチマークと高度なベンチマークでテストされており、探索効率と問題解決能力の点で優れた性能を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T18:12:29Z) - Are we making progress in unlearning? Findings from the first NeurIPS unlearning competition [70.60872754129832]
アンラーニングに関する最初のNeurIPSコンペティションは、新しいアルゴリズムの開発を刺激しようとした。
世界中から約1200チームが参加した。
トップソリューションを分析し、アンラーニングのベンチマークに関する議論を掘り下げます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T12:58:00Z) - Analysis of Systems' Performance in Natural Language Processing Competitions [6.197993866688085]
本論文は,競技結果と競技成績を統計的に分析するための評価手法について述べる。
提案手法は,修正機構との比較や信頼区間の包含など,いくつかの利点がある。
本分析は,競争結果を効果的に評価するための方法論の有用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T17:42:40Z) - CompeteSMoE -- Effective Training of Sparse Mixture of Experts via
Competition [52.2034494666179]
スパース・ミックス・オブ・エキスパート(SMoE)は、ネットワークの深さや幅を増大させる平均を超えた、モデルの複雑さをスケールアップする魅力的なソリューションを提供する。
本稿では,この表現崩壊の根本的な課題に対処する競合機構を提案する。
入力を最も高い神経応答を持つ専門家にのみルーティングすることにより、コンペティションが最適推定器と同じ収束率を持つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-04T15:17:09Z) - Benchmarking Robustness and Generalization in Multi-Agent Systems: A
Case Study on Neural MMO [50.58083807719749]
IJCAI 2022で開催されている第2回Neural MMOチャレンジの結果を報告する。
この競合はマルチエージェントシステムの堅牢性と一般化をターゲットにしている。
環境ラッパー、ベースライン、可視化ツール、そしてさらなる研究のための選択されたポリシーを含むベンチマークをオープンソースにします。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T07:16:11Z) - EFaR 2023: Efficient Face Recognition Competition [51.77649060180531]
バイオメトリックス国際会議(IJCB 2023)における効率的な顔認識コンペティション(EFaR)の概要について述べる。
この競技会は6つの異なるチームから17の応募を受けた。
提案したソリューションは、様々なベンチマークで達成された検証精度の重み付けスコアと、浮動小数点演算数とモデルサイズによって与えられるデプロイ可能性に基づいてランク付けされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T09:58:22Z) - Co-creating a globally interpretable model with human input [4.435944192177403]
我々は,共同解釈可能なモデルを作成することを目的とした,総合的な人間とAIの協調について考察する。
このモデルはブール決定規則(Boolean decision rules)の形式で、人間の入力は論理的な条件や部分的なテンプレートの形で提供される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T09:03:16Z) - A portfolio-based analysis method for competition results [0.8680676599607126]
本稿では,コンペティションに参加する問題解決者のパフォーマンスを補完するポートフォリオベースの分析手法について述べる。
本手法はMiniZinc Challengesの結果に示され,ポートフォリオの観点から得られた新たな知見が提示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-30T20:20:45Z) - Towards robust and domain agnostic reinforcement learning competitions [12.731614722371376]
強化学習コンペティションは標準研究ベンチマークの基礎を形成している。
それにもかかわらず、ほとんどの課題は、同じ根本的な問題に悩まされている。
本稿では,これらの障壁を克服するアルゴリズムの開発を促進する,競争設計の新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T16:15:46Z) - Do Question Answering Modeling Improvements Hold Across Benchmarks? [84.48867898593052]
20種類の多種多様なモデリング手法を用いて32のQAベンチマークの一致を計測する。
何年にもわたってコミュニティは少数のベンチマークに力を入れてきたが、研究対象のモデリングの改善は広く続いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-01T18:55:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。