論文の概要: Rock Climbing Route Generation and Grading as Computational Creativity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02211v1
- Date: Fri, 3 Nov 2023 19:50:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 18:59:13.214697
- Title: Rock Climbing Route Generation and Grading as Computational Creativity
- Title(参考訳): 計算創造性としてのロッククライミング経路生成とグラディング
- Authors: Jesse Roberts
- Abstract要約: ロッククライミングのルート生成と計算クリエイティビティコミュニティへのグレーディングにおける作業の橋渡しを行います。
我々は、その文献を列挙し、計算創造性コミュニティにおけるドメインの知的メリットを実証する背景を提供する。
本稿では,計算経路グレーディングへのアプローチを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we bridge work in rock climbing route generation and grading
into the computational creativity community. We provide the necessary
background to situate that literature and demonstrate the domain's intellectual
merit in the computational creativity community. We provide a guiding set of
desiderata for future work in this area. We propose an approach to
computational route grading. Finally, we identify important gaps in the
literature and consider how they may be filled. This paper thus also serves as
a pilot study, planting a flag for our ongoing research in this domain.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ロッククライミング経路生成における作業の橋渡しを行い,計算創造性コミュニティに格付けする。
我々は、その文献を列挙し、計算創造性コミュニティにおけるドメインの知的メリットを示すために必要な背景を提供する。
この領域における今後の作業のために、desiderataのガイドセットを提供します。
本稿では,計算経路評価手法を提案する。
最後に,文献における重要なギャップを特定し,その充足方法を検討する。
本稿は,本領域における現在進行中の研究の旗を掲げたパイロット研究としても機能する。
関連論文リスト
- The Computational Learning of Construction Grammars: State of the Art and Prospective Roadmap [2.287415292857564]
本稿では,構成文法学習の計算モデルに関する技術の現状を文書化し,レビューする。
これまでに提案された様々な方法論と得られた成果を合成することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T12:45:02Z) - What Matters in Reinforcement Learning for Tractography [12.940129711489005]
深部強化学習(RL)は,手作業による基準流路の整備を行なわずに,白質の構造を再構築するためのトラクトグラフィー法と訓練薬を学習するために提案されている。
RLアルゴリズムの選択,シード戦略,入力信号と報酬関数など,提案するフレームワークのさまざまなコンポーネントを徹底的に検討し,その影響について光を当てる。
本稿では,RLアルゴリズムの選択,エージェントへの入力,報酬関数などに関する一連の勧告を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T22:01:48Z) - A Transfer Learning Pipeline for Educational Resource Discovery with
Application in Leading Paragraph Generation [71.92338855383238]
本稿では,新しいドメインに対するWebリソース発見を自動化するパイプラインを提案する。
パイプラインは2つの類似しているが新規なターゲットドメインで評価すると、F1スコアは0.94と0.82となる。
本研究は,サーベイジェネレーションのための各種Webリソースを考察した最初の研究である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T03:35:40Z) - Tell Me How to Survey: Literature Review Made Simple with Automatic
Reading Path Generation [16.07200776251764]
論文を大量の文献から読めば、簡単な調査をしたり、特定の研究トピックに関する最新の進歩に遅れないようにする方法が課題になっている。
Google Scholarのような既存の学術検索エンジンは、各論文とクエリ間の関連性を個別に計算することで、関連論文を返す。
本稿では,あるクエリに対して読み込む論文のパスを自動生成することを目的とした読解パス生成(RPG)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-12T20:58:46Z) - Landmark Policy Optimization for Object Navigation Task [77.34726150561087]
本研究は,未確認環境において,与えられたセマンティックカテゴリに関連する最も近いオブジェクトにナビゲートするオブジェクトゴールナビゲーションタスクについて研究する。
最近の研究は、エンドツーエンドの強化学習アプローチとモジュールシステムの両方において大きな成果を上げていますが、堅牢で最適なものにするには大きな前進が必要です。
本稿では,これらのランドマークを抽出する手法として,標準的なタスクの定式化とランドマークとしての付加的な地域知識を取り入れた階層的手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-17T12:28:46Z) - Scientia Potentia Est -- On the Role of Knowledge in Computational
Argumentation [52.903665881174845]
本稿では,計算議論に必要な知識のピラミッドを提案する。
この分野におけるこれらのタイプの役割と統合について,その技術の現状を簡潔に論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-01T08:12:41Z) - A Taxonomy of Similarity Metrics for Markov Decision Processes [62.997667081978825]
近年、伝達学習は強化学習(RL)アルゴリズムをより効率的にすることに成功した。
本稿では,これらの指標を分類し,これまでに提案されている類似性の定義を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T12:36:42Z) - A Survey of Embedding Space Alignment Methods for Language and Knowledge
Graphs [77.34726150561087]
単語,文,知識グラフの埋め込みアルゴリズムに関する現在の研究状況について調査する。
本稿では、関連するアライメント手法の分類と、この研究分野で使用されるベンチマークデータセットについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-26T16:08:13Z) - Positioning yourself in the maze of Neural Text Generation: A
Task-Agnostic Survey [54.34370423151014]
本稿では, ストーリーテリング, 要約, 翻訳など, 世代ごとのタスクインパクトをリレーする手法の構成要素について検討する。
本稿では,学習パラダイム,事前学習,モデリングアプローチ,復号化,各分野における重要な課題について,命令的手法の抽象化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-14T17:54:42Z)
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。