active exploration | BriefGPT

关键词active exploration

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动态系统的乐观主动探索
本文探讨了如何对未知的动态系统进行探索以解决多个下游任务的优化问题，提出了一种使用概率模型来量化关于未知动态的认识不确定性的算法 OPAX，结果表明 OPAX 不仅在理论上具有可行性，在新的下游任务的零 - shot 规划上也表现良好。
PDFa year ago
利用概率集成神经网络动力学来桥接主动探索和不确定性感知部署
该研究提出了一个基于模型的强化学习框架，将主动探索和不确定性感知部署这两个任务结合了起来，通过 Jensen-Renyi 分歧量化确定性，最终在自主驾驶车辆和轮式机器人上进行了成功的实验。
PDFa year ago
基于粒子滤波器信息增益的主动探索，用于高效空间概念形成
本文提出了一种结合粒子滤波和基于信息增益的主动探索的主动推理方法，名为空间概念形成（SpCoAE），用于在家庭环境中自主地学习空间概念。实验证明该方法可以高效地确定适当的位置，形成适当的空间概念，快速覆盖环境。
PDF2 years ago
MM基于协作探索和泛化的标签高效领域泛化
本文提出了一个名为 “标签有效领域普遍性（LEDG）” 的新任务，利用 Collaborative Exploration and Generalization（CEG）框架，结合主动探索和半监督泛化，以提高领域泛化能力，并在 PACS 数
PDF2 years ago
逆强化学习的主动探索
本文提出使用主动探索策略的逆强化学习算法（AceIRL），该算法通过构造置信区间捕捉潜在的奖励函数，寻找信息最充分的环境区域的探索策略，从而快速学习专家的奖励函数和制定一个良好的策略。AceIRL 是第一种不需要环境生成模型并具有样本复杂度
PDF2 years ago
赌博问题中的积极探索梯度上升
基于梯度上升的新算法解决在固定置信度设置下的主动探索赌博机问题，采用在线惰性镜像上升的新采样规则，证明算法渐近最优和计算上高效。
PDF5 years ago
马尔可夫决策过程中的主动探索
本研究针对在 Markov 决策过程中的主动探索问题进行了研究，提出了一种新的学习算法，用以解决 MDPs 中的主动探索问题并证明了其相对于 MAB 来说更为复杂，同时也给出了一个用于缓解策略收敛速度缓慢的启发式过程。
PDF5 years ago