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通过生成对抗网络推进预先解释模型
该论文提出了一种新颖的概念学习框架，用于增强视觉分类任务中模型的可解释性和性能，通过将非监督解释生成器附加到主分类器网络中，并利用对抗训练的方式，使模型从潜在表征中提取视觉概念并与人可解释的视觉属性隐式对齐，该方法的实验结果验证了其稳健性和
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6 months ago
面向可定制化强化学习代理的在线词汇扩展：实现偏好规定
本文提出了 PRESCA 系统，使用概念学习以及因果关联和数据增强等方法，让用户更轻松地通过概念来指定其对自动化代理的偏好，并在 Minecraft 环境中验证其有效性。
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2 years ago
实现普遍认知模型的架构的类比概念记忆
本文探讨了如何在使用 Soar 的过程中将模拟处理的计算模型引入，以实现从交互式获得的示例进行概念获取。我们提出了一种新的类比概念记忆，可以快速学习在环境中识别并选择操作的多种新概念。
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2 years ago
ZeroC: 一种神经符号模型，用于零样本概念识别和推理时间的获取
本文提出了一个名为 ZeroC 的神经符号架构，可以在零阶方式下识别和获取新概念，并引入了用于学习和推理的算法。通过在一个具有挑战性的 Grid-world 数据集上的测试，证明了 ZeroC 的能力。
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2 years ago
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