Buchumschlag

Alternating Bi-Objective Optimization for Explainable Neuro-Fuzzy Systems

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Khaled, Qusai, Kaymak, Uzay, Genga, Laura
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Neural and Evolutionary Computing 90C29, 68T05 I.2.6; I.2.3
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Interpretable Fuzzy Systems For Forward Osmosis Desalination
von: Khaled, Qusai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EvoPref: Multi-Objective Evolutionary Optimization Discovers Diverse LLM Alignments Beyond Gradient Descent
von: Guo, Dongxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Solar Irradiation Forecasting using Genetic Algorithms
von: Gunasekaran, V., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Muscle Synergy Priors Enhance Biomechanical Fidelity in Predictive Musculoskeletal Locomotion Simulation
von: Park, Ilseung, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Parameter-Efficient Neuroevolution for Diverse LLM Generation: Quality-Diversity Optimization via Prompt Embedding Evolution
von: Guo, Dongxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RoboMoRe: LLM-based Robot Co-design via Joint Optimization of Morphology and Reward
von: Fang, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AiGAS-dEVL-RC: An Adaptive Growing Neural Gas Model for Recurrently Drifting Unsupervised Data Streams
von: Arostegi, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Phase-Coded Memory and Morphological Resonance: A Next-Generation Retrieval-Augmented Generator Architecture
von: Saklakov, Denis V.
Veröffentlicht: (2025)

TOPSIS-like metaheuristic for LABS problem
von: Urbańczyk, Aleksandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Navigating Simply, Aligning Deeply: Winning Solutions for Mouse vs. AI 2025
von: Pham, Phu-Hoa, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Survey of Reinforcement Learning for Optimization in Automation
von: Farooq, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AiGAS-dEVL: An Adaptive Incremental Neural Gas Model for Drifting Data Streams under Extreme Verification Latency
von: Arostegi, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamical Alignment: A Principle for Adaptive Neural Computation
von: Chen, Xia
Veröffentlicht: (2025)

Pre-train to Gain: Robust Learning Without Clean Labels
von: Szczecina, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Model-Agnostic Meta-Learning on MetaWorld ML10 Benchmark: Fast Adaptation in Robotic Manipulation Tasks
von: Atamuradov, Sanjar
Veröffentlicht: (2025)

Autonomous AI Agents for Real-Time Affordable Housing Site Selection: Multi-Objective Reinforcement Learning Under Regulatory Constraints
von: Imanov, Olaf Yunus Laitinen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Neuro-Fuzzy System for Interpretable Long-Term Stock Market Forecasting
von: Ožbot, Miha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Human-Aligned Skill Discovery: Balancing Behaviour Exploration and Alignment
von: Hussonnois, Maxence, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating Model-Based Reinforcement Learning with State-Space World Models
von: Krinner, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Putnam-AXIOM: A Functional and Static Benchmark for Measuring Higher Level Mathematical Reasoning in LLMs
von: Gulati, Aryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rapid training of Hamiltonian graph networks using random features
von: Rahma, Atamert, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Game-Theoretic Gradient Control for Robust Neural Network Training
von: Zaitseva, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sequential, Parallel and Consecutive Hybrid Evolutionary-Swarm Optimization Metaheuristics
von: Urbańczyk, Piotr, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Full Domain Analysis in Fluid Dynamics
von: Hagg, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Technical Note on the Architectural Effects on Maximum Dependency Lengths of Recurrent Neural Networks
von: Kent, Jonathan S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Controlling Recurrent Neural Networks by Conceptors
von: Jaeger, Herbert
Veröffentlicht: (2014)

Loss shaping enhances exact gradient learning with Eventprop in spiking neural networks
von: Nowotny, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Scalable Nested Optimization for Deep Learning
von: Lorraine, Jonathan
Veröffentlicht: (2024)

A Neuro-Symbolic Approach to Multi-Agent RL for Interpretability and Probabilistic Decision Making
von: Subramanian, Chitra, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Connectivity-Aware Representations for Constrained Motion Planning via Multi-Scale Contrastive Learning
von: Jeon, Suhyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Information flow in multilayer perceptrons: an in-depth analysis
von: Armano, Giuliano
Veröffentlicht: (2025)

Resource-constrained Amazons chess decision framework integrating large language models and graph attention
von: Qian, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

NeurOptimisation: The Spiking Way to Evolve
von: Cruz-Duarte, Jorge Mario, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Autonomous Multi-Robot Infrastructure for AI-Enabled Healthcare Delivery and Diagnostics
von: Kalaivanan, Nakhul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Constructing the Umwelt: Cognitive Planning through Belief-Intent Co-Evolution
von: Sang, Shiyao
Veröffentlicht: (2025)

Generating Realistic Safety-Critical Scenarios for Vehicle-Pedestrian Interactions
von: Pu, Qingwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Emergence of Goal-Directed Behaviors via Active Inference with Self-Prior
von: Kim, Dongmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI-Enhanced IoT Systems for Predictive Maintenance and Affordability Optimization in Smart Microgrids: A Digital Twin Approach
von: Kushal, Koushik Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Marginal Stochastic Flow Matching for High-Dimensional Snapshot Data at Irregular Time Points
von: Lee, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LiloDriver: A Lifelong Learning Framework for Closed-loop Motion Planning in Long-tail Autonomous Driving Scenarios
von: Yao, Huaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)