Oct, 2013

智能教学系统的多臂赌博机

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TL;DR本文介绍了一种智能辅导系统的方法，该系统根据学生特定的时间和动机资源，自适应地个性化地最大化学习活动序列，以提高学生的技能，利用了内在动机学习的最新模型，并运用多臂老虎机技术进行优化，同时基于专家知识来加速探索初始启动
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发现论文，激发创造
  • 脑机接口中的多臂赌博机

    本综述介绍了多臂老虎机在脑机接口 (BCI) 中的优化应用，并提出了未来研究方向。

    May, 2022

  • 多人赌博机问题再探

    本文探讨了多层次反馈的多人多臂老虎机算法，并在不需要感知信息的情况下引入了一种被称为自私的有希望的启发式方法以适应与物联网网络的应用。研究结果显示，引入这些方法可以提高算法的性能并保证其渐近最优，降低拥堵的可能性。

    Nov, 2017

  • EduQate: 在教育场景中通过 RMABs 生成自适应课程

    开发个性化和适应性教育工具的过程中，探索如何以高效方式跨多样但相关内容实现知识掌握成为关键。本论文引入了名为 EdNetRMABs 的 Education Network Restless Multi-armed Bandits，利用网络表示学习内容间的相互关系，并通过 EduQate 方法，使用具有相互依赖性的 Q 学习在每个时间步骤中做出明智的选择，并通过与基准策略对比使用合成和真实数据建模的学生来证明其有效性。

    Jun, 2024

  • 利用适应性课程和情境赌博机提高学生完成率

    使用模型为基础的增强学习，将上下文乐队用作指派学习活动的方法，提高了学生的完成率和参与度，增强了个性化学习体验。

    Jul, 2022

  • 将难度排名与多臂赌博机相结合，对教育内容进行排序

    本文介绍了一种名为 MAPLE（基于多臂赌博机的学习环境个性化）的计算方法，通过结合难度排序和多臂赌博机，解决了如何个性化教育内容以最大化其学习收益的问题，并展示了该方法的有效性。

    Apr, 2018

  • 教育中的强化学习：多臂赌博机方法

    本研究通过上下文化和模拟累计奖励来解决教育上的干预建议问题，采用强化学习的代理模型结合混合学习方法，景点在线平台的自动化功能

    Nov, 2022

  • 腐败赌徒

    本文探讨了多臂老虎机框架及其中的经典框架问题，引出了老化多臂老虎机框架，探讨了在该框架下的算法及理论保证，并提出了其在实际应用当中的意义。

    Feb, 2017

  • 基于偏好的 Dueling Bandits 在线学习：综述

    本研究调查了基于偏好的多臂赌博机和决斗赌博机的最新研究现状及其解决方法，关注于在序贯决策过程中进行的数据反馈和学习，并且考虑了强度信息不可用的情况。

    Jul, 2018

  • 多臂赌博机与情境赌博机的实际应用调查

    该研究详细回顾了多臂赌博框架在各种应用领域上的最新前沿发展，例如推荐系统、信息检索、医疗保健和金融等，同时提供了未来该领域的重要趋势和新视角。

    Apr, 2019

  • 成本补贴的多臂老虎机

    本研究考虑了一种新颖的多臂赌博机问题（MAB with cost subsidy），为了优化累积的成本和收益，学习机构必须支付选择的手臂成本，针对这种问题，我们提出了探索 - 开发算法的简单版本并对其进行了广泛的数值模拟，最后建立了任何线上学习算法的性能下界，为实际应用不同算法提供了实用性建议。

    Nov, 2020