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通过标准基线和评估披露离线多智体增强学习中进展的幻觉
离线多智能体强化学习（MARL）是一个备受期待的新兴领域，然而，当前离线 MARL 研究存在基准和评估协议的不一致性问题，这使得准确评估进展、信任新提出的创新以及研究人员在前人工作上构建变得困难。本文首先通过代表性的离线 MARL 研究，确
PDF23 days ago
通过 GSD-Front 进行统计多准则基准测试
通过借用鲁棒统计学和不精确概率的技术，本研究提出了一种可靠的方法来比较分类器，以满足不同质量指标、统计不确定性和基本假设的鲁棒性要求。
PDFa month ago
PyTorch 上的 VMAF 重新实现：一些实验结果
基于标准的 VMAF 实现，我们提出了一个使用 PyTorch 框架的 VMAF 实现。通过与标准库 VMAF 的比较，我们发现在 VMAF 单位上的差异小于 10^-2。我们研究了使用 VMAF 作为目标函数时的梯度计算，并证明使用该函数
PDF8 months ago
AAAI建模人类理性水平对从多种反馈类型中学习奖励的影响
本文提出将理性系数与每种反馈类型的真实数据相结合，而不是假定默认值，对奖励学习有显着的正面影响，并发现高估人类理性可能对奖励学习的准确性和遗憾产生严重影响。在多种人类反馈和模拟实验中实现，这表明了在主体积极从多种人类反馈中学习时，关注假定的
PDF2 years ago
深度学习中的回放方法：现状和缺失的生物元素
本文第一次全面比较哺乳动物大脑中的重放与人工神经网络中的重放。从多个角度指出了人工神经网络中缺少的类似于生物重放的机制，并猜测如何利用这些机制来提高人工神经网络的性能。
PDF3 years ago
EMNLP学习社交媒体用户的不变表示
本文提出了一种从社交媒体用户活动的短时段中学习映射的方法，以产生用户固有特征相似度的向量空间，其中距离捕捉到相应用户的相似性，并通过 Reddit、Twitter 和 Wikipedia 的数据进行了全面评估。
PDF5 years ago