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FDQN：一种用于游戏自动化的灵活深度 Q 网络框架
在这项研究中，提出了一种最新的灵活深度 Q 网络 (FDQN) 框架，能够通过自适应方法在动态环境中处理高维度感知数据，实时进行决策，并动态调整模型结构以适应不同游戏环境的行动空间，相对于基准模型，在各种 Atari 游戏和 Chrome
PDFa month ago
水平和垂直数据分区的高效电子健康混合联邦学习
电子健康允许智能设备和医疗机构协作收集患者数据，通过人工智能技术进行训练，以帮助医生进行诊断。我们提出了一个混合联邦学习框架，包括水平和垂直分区的数据，并开发了一种适应性策略来调整训练参数和缩小发送的数据大小。实验证明，所提出的算法可以实现
PDF3 months ago
利用模块化机器人在捕食者 - 猎物场景中引发开放性
通过探究捕食 - 猎物场景如何诱导出现开放式演化（OEE），使用固定形态的模块化机器人，并对其控制器进行进化。引入所谓的标记系统作为一个新特性，预期增加行为复杂性。结果表明，通过使用模块化机器人的捕食 - 猎物动态能够产生出自适应策略，展示
PDF10 months ago
适应性系统的意识要求和绩效管理：一项调查
该篇论文综述了自适应系统在需求感知方面的最新研究，包括分类目前的自适应系统，评估了自适应方法，并基于多个概念对多个自适应模型进行了评估。
PDFa year ago
ICMLFormulaZero：通过离线人口合成实现分布式鲁棒在线适应
本文针对多智能体环境下自主驾驶车辆行驶安全和效率平衡问题，提出了以自我博弈为基础的对抗生成网络和分布式鲁棒型优化方法，实验结果显示我们的方法能够在自主驾驶赛车中取得较好的性能和鲁棒性。
PDF4 years ago
ICML自适应赌博分配的蒙特卡罗方法
本研究提出了一种基于随机多臂老虎机问题的方法，用于在多个 Monte Carlo 估计器之间进行选择以最小化均方误差，并将该方法扩展到估计器成本不同的情况下，提供了一种新的自适应 Monte Carlo 策略，优于以往的方法。
PDF10 years ago