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应用有限资源的高质量辐射场调节 3D 图形引擎
通过在有限预算内进行训练和渲染，提出了一种改进的 3D 高斯粉碎（3DGS）模型，实现了较快速、高质量的新视图合成，并减少了模型大小和训练时间。
PDF13 days ago
带挑战反馈的主动聚类
在本文中，我们研究了主动聚类问题（ACP）。一个学习者与具有 d 维亚高斯反馈的 N 臂随机赌博机交互。存在一致维向量的 K 个组将臂分为隐藏分区，同一组中的臂共享相同的均值向量。学习者的任务是以最小的预算发现这个隐藏分区，并且误差概率小于
PDF17 days ago
有限资源下的偏好学习复杂性理解
奖励最大化问题中，我们考虑资源消耗的限制下的对决强盗设置。我们提出了基于 EXP3 的对决算法，并通过数值模拟证明了我们提出方法的有效性。
PDF6 months ago
Ahpatron: 一种新的经济在线核学习机器与更紧密的错误边界
该论文研究了在线核学习在预算上的错误界限，并提出了一种新的预算在线核学习模型 Ahpatron，它显著改善了以前工作的错误界限，并解决了 Dekel，Shalev-Shwartz 和 Singer（2005）提出的开放问题。
PDF7 months ago
测试阶段顺序特征选择的快速分类
本文提出了一种新的主动特征获取方法，使用 Lazy Model 和 Fisher scores 确定特征子集以在测试期间最大程度地提高预测性能同时最小化成本（即特征获取成本达到可接受的精度或预算限制），并在合成和实际数据集上进行了实验来证明
PDFa year ago
EMNLP长文本摘要中，内容和预算决策的分解
通过将自动生成摘要的过程拆分成两个步骤，然后根据预算和内容指南将这些步骤组合成最终摘要，从而提高了长文档摘要的性能，并实现了域自适应。
PDF2 years ago
如何在有限的样本和计算资源上训练出点目标导航智能体
本文通过大量实验研究了在预算和计算方面下的面向目标点的导航，从而确定了关键组件训练的 Advance Estimation Procedure、视觉编码器架构以及超参数改变所取得的成效，提高了在 Gibson 和 Matterport3D
PDF4 years ago
强化学习智能体教学的学习
本文研究了在预算下动作建议的转移学习模型。我们关注于在有限建议预算下，强化学习教师向异质学生提供游戏 Pac-Man 的行动建议。第一，我们研究了影响此设置下建议质量的几个关键因素，例如教师的平均表现，其方差以及奖励折现在建议中的重要性。实
PDF7 years ago