adaptive policies | BriefGPT

关键词adaptive policies

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多臂赌博机中的全局奖励
提出了一种新的方法来解决具有全局不可分离奖励的不安定多臂赌博机问题，并且通过引入线性和 Shapley-Whittle 指标以及自适应策略来改进现有方法。实验证明，该方法在合成数据和现实世界数据中表现优于基线模型和基于指标的方法。
PDFa month ago
基于对比学习的深度强化学习中的代理建模
多代理系统中，对智能机器代理进行适应性策略设计时，代理建模是至关重要的，通过代理建模可以理解其他代理的行为并提取有意义的策略表示，为增强自我代理的适应性策略提供帮助。这篇研究以对比学习为基础的代理建模方法（CLAM）只依赖于自我代理在训练和
PDF6 months ago
自适应风险倾向：基于分布式强化学习的纳米无人机在杂乱环境下的导航
研究如何使安全关键的机器人（如无人机）应用强化学习来评估风险并做出风险感知决策；通过提出分布式强化学习框架实现自适应风险倾向策略，在模拟环境和真实场景下发现最有效的风险倾向是各不相同的，并且自适应风险倾向的代理表现较好。
PDF2 years ago
ICML离线元强化学习与在线自我监督
本文提出了一种混合离线元强化学习算法，能够使用有奖离线数据来元训练自适应策略，并通过收集额外的非监督在线数据来补偿分布偏移，这种算法比以前的元 RL 方法在模拟机器人运动和操纵任务中表现更为优异。
PDF3 years ago
ACL利用多模态增强学习进行同时机器翻译
本研究探索了两个主要概念，即使用自适应策略来学习高翻译质量和低延迟之间的平衡，以及使用可用于生成文本输入之前的附加（视觉）上下文信息来支持该过程，提出了一种多模式方法来进行同时机器翻译，并采用强化学习策略，应用于代理程序和环境中集成视觉和文
PDF3 years ago
同时翻译策略：从固定到自适应
通过简单的启发式组合一组固定策略，我们设计了一种算法来实现自适应策略，实验结果显示我们的自适应策略可以在相同延迟下比固定策略多达 4 个 BLEU 分数，并且甚至在贪心模式下超过了全句翻译的 BLEU 分数（接近 beam 模式），但延迟更
PDF4 years ago
EMNLP简单快速学习适应性同传策略
提出了一种简单的监督学习框架，从并行文本生成的 oracle READ / WRITE 序列中学习自适应策略来结合固定延迟策略和自适应策略的优点以实现更好的 BLEU 分数和相似的延迟，同时无需重新训练基础的神经机器翻译模型。
PDF5 years ago
自适应次模性：主动学习和随机优化中的理论和应用
本文提出自适应子模性的概念，将子模集函数推广到自适应策略，并使用自适应贪心算法解决具有不确定性结果的随机优化问题，通过使用懒惰评估方法显著加快了算法。通过提供子模目标的几个示例，包括传感器放置，病毒营销和主动学习，证明了自适应子模性的实用性
PDF14 years ago