Oct, 2023

结构与语义相似度在多元规划中的桥梁

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TL;DR多样化规划是寻找给定问题规范的多个解决方案的问题，它在许多实际应用程序中至关重要。本文提出了两种新的领域无关度量指标，能够从领域相关的角度捕捉两个给定方案之间的差异，并展示了它们在当前使用的度量指标无法捕捉到方案之间相似性和结构对称性的各种情况下的实用性。
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发现论文，激发创造
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    May, 2024

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    Mar, 2022

  • 模拟器上的多样化，Top-k 和 Top-Quality 规划

    使用蒙特卡洛树搜索方法来解决无法使用经典规划器解决的问题，并在路径规划问题中演示了该方法可以生成多样化和高质量的计划集合。

    Aug, 2023

  • 统一和认证高质量规划

    这篇论文将现有的定义统一为一种基于支配关系的定义，证明了不同的计算问题实际上对应于不同的支配关系，提出了一种有效证明各种高质量规划问题的方法，并提出了一种新的转化方法以有效证明无循环的高质量规划。

    Mar, 2024

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    Jun, 2023

  • 领域差异：调查与实证分析

    通过文献调研和实证研究，我们开发了一个包含信息论、几何和高阶测量的分类体系，并识别出它们之间的关系，并识别了三种新应用。我们发现，在 130 个域适应场景，3 个不同的 NLP 任务和从文献调查中确定的 12 个分歧措施之间进行的相关分析，具有当前上下文单词表示法的高阶措施是有效的。

    Oct, 2020

  • 对话生成语义多样性的测量和改进

    本文提出了一种新的自动化评估指标，用于衡量生成响应的语义多样性，以及一种基于语义分布权重的学习方法，用于提高生成响应的语义多样性和连贯性。

    Oct, 2022

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    利用机器学习获取领域无关的启发式函数以提高自动规划在不同领域系统中的实际应用。

    Jul, 2017

  • 通过复杂性约束的描述性自编码实现可解释的概念相似度度量

    图像相似度的量化是图像机器学习的一个关键版权问题。本文提出了一种基于概念相似性的图像相似度度量方法，通过生成逐渐复杂的图像描述来衡量相似度，该方法在图像对比和文本对比中表现优于现有基准，并通过指示差异描述粒度提供了解释性。

    Feb, 2024

  • 一个面向领域无关的计划适应算法

    本文提供了一种用于计划修改的领域无关算法，该算法基于生成式规划的搜索图，旨在将规划与修改相结合。该算法具有完备性和系统性，并可以在搜索过程中应用计划改进算子，也可以从计划中收回限制和步骤。

    Jan, 1995