Buchumschlag

Beyond the Meta: Leveraging Game Design Parameters for Patch-Agnostic Esport Analytics

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chitayat, Alan Pedrassoli, Block, Florian, Walker, James, Drachen, Anders
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

PathE: Leveraging Entity-Agnostic Paths for Parameter-Efficient Knowledge Graph Embeddings
von: Reklos, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inefficiencies of Meta Agents for Agent Design
von: El, Batu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Extending Epistemic Uncertainty Beyond Parameters Would Assist in Designing Reliable LLMs
von: Nguyen-Hien, T. Duy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meta-Task: A Method-Agnostic Framework for Learning to Regularize in Few-Shot Learning
von: Rostami, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diversity By Design: Leveraging Distribution Matching for Offline Model-Based Optimization
von: Yao, Michael S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revisiting the (Sub)Optimality of Best-of-N for Inference-Time Alignment
von: Sriraman, Ved, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EMA Without the Lag: Bias-Corrected Iterate Averaging Schemes
von: Block, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Evaluation Game: Beyond Static LLM Benchmarking
von: Wang, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Leveraging Analytic Gradients in Provably Safe Reinforcement Learning
von: Walter, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Trinity: Unifying Class-Agnostic Terrain and Semantic Segmentation for Unstructured Outdoor Environments by Leveraging Synthetic Data
von: Müller, Marcus G, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MCD: A Model-Agnostic Counterfactual Search Method For Multi-modal Design Modifications
von: Regenwetter, Lyle, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ScoresActivation: A New Activation Function for Model Agnostic Global Explainability by Design
von: Covaci, Emanuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Forecasting LLM Inference Performance via Hardware-Agnostic Analytical Modeling
von: Patwari, Rajeev, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Parameter Count: Implicit Bias in Soft Mixture of Experts
von: Chung, Youngseog, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Esports Debut as a Medal Event at 2023 Asian Games: Exploring Public Perceptions with BERTopic and GPT-4 Topic Fine-Tuning
von: Qian, Tyreal Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How to Leverage Predictive Uncertainty Estimates for Reducing Catastrophic Forgetting in Online Continual Learning
von: Serra, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PatchDecomp: Interpretable Patch-Based Time Series Forecasting
von: Tomioka, Hiroki, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Shapley Values: Cooperative Games for the Interpretation of Machine Learning Models
von: Idrissi, Marouane Il, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Framework for Predicting the Impact of Game Balance Changes through Meta Discovery
von: Saravanan, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Eviction Prediction: Leveraging Local Spatiotemporal Public Records to Inform Action
von: Mashiat, Tasfia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PatchCTG: Patch Cardiotocography Transformer for Antepartum Fetal Health Monitoring
von: Khan, M. Jaleed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MAML-KT: Addressing Cold Start Problem in Knowledge Tracing for New Students via Few-Shot Model-Agnostic Meta Learning
von: Bhattacharjee, Indronil, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Parameter Finetuning: Test-Time Representation Refinement for Node Classification
von: Zhang, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PatchTrAD: A Patch-Based Transformer focusing on Patch-Wise Reconstruction Error for Time Series Anomaly Detection
von: Vilhes, Samy-Melwan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Unlearning under Overparameterization
von: Block, Jacob L., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Agnostic Reinforcement Learning: Foundations and Algorithms
von: Li, Gene
Veröffentlicht: (2025)

A Meta-learning Framework for Tuning Parameters of Protection Mechanisms in Trustworthy Federated Learning
von: Zhang, Xiaojin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Unlocking the Power of Patch: Patch-Based MLP for Long-Term Time Series Forecasting
von: Tang, Peiwang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Next Token Prediction: Patch-Level Training for Large Language Models
von: Shao, Chenze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Neural Architecture Search with Model-Agnostic Meta Learning
von: Huang, Xinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Single-Round Scalable Analytic Federated Learning
von: Bacellar, Alan T. L., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Meta-Level Learning Algorithm for Sequential Hyper-Parameter Space Reduction in AutoML
von: Borboudakis, Giorgos, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Leveraging Parameter Space Symmetries for Reasoning Skill Transfer in LLMs
von: Horoi, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Probabilistic Symmetrization for Architecture Agnostic Equivariance
von: Kim, Jinwoo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Role of Environment Access in Agnostic Reinforcement Learning
von: Krishnamurthy, Akshay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Variable-Agnostic Causal Exploration for Reinforcement Learning
von: Nguyen, Minh Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Majorize-Minimization: Beyond Parameter Aggregation
von: Dieuleveut, Aymeric, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Imitation Game: Reproducing Deep Learning Bugs Leveraging an Intelligent Agent
von: Shah, Mehil B, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Architecture, Dataset and Model-Scale Agnostic Data-free Meta-Learning
von: Hu, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mirage: Model-Agnostic Graph Distillation for Graph Classification
von: Gupta, Mridul, et al.
Veröffentlicht: (2023)