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algorithmic robustness
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AAAI
ReRoGCRL：基于表示的目标条件强化学习中的鲁棒性
我们提出了一种新颖的攻击方法和防御机制，分别是半对比表示攻击和对抗性表示策略，用于增强目标导向强化学习算法的对抗鲁棒性。
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7 months ago
算法鲁棒性
算法韧性是计算系统在其所操作的环境性质或任务性质改变的情况下能够持续表现出良好性能的能力。韧性是公共政策决策中关于计算系统的信任度、责任感、公正性和安全性等目标的重要支持因素，因此在设计、实现和部署计算系统时，研究人员、工程师、监管机构和决
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8 months ago
ICLR
通过动态再平衡实现长尾部分标签学习
提出一种名为 RECORDS 的动态重新平衡方法来克服部分标签学习和长尾学习的困难，并证明该方法在三个基准数据集上比其他基线方法具有显著的优势。
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a year ago
稀疏随机图中的近似梯度编码
通过稀疏图构建的计算简单的渐变编码可以有效增强算法对滞后节点的鲁棒性。
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7 years ago
度量学习的鲁棒性和泛化性
本文介绍了一种算法鲁棒性的概念来推导度量学习的泛化界限，并且证明了弱稳健性是度量学习算法泛化的必要且充分条件，从而扩展了现有度量学习算法的泛化结果。
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12 years ago
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