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大型语言模型驱动的移动网络课程设计
本文提出了一种新颖的框架，利用大型语言模型（LLMs）来自动化课程设计，从而增强了强化学习在移动网络中的应用。
PDFa month ago
IJCAI深度强化学习中具有任务关联的近端课程
基于近发展区概念，我们提出了一种名为 ProCuRL-Target 的新型课程计划，它可以在复杂任务的目标分布上平衡选择任务的需要，通过利用任务之间的相关性推动代理的学习，从而加速深度强化学习代理的训练过程。
PDF2 months ago
CurriculumLoc: 通过多阶段改进增强跨领域地理定位
视觉地理定位方法的多阶段课程学习以及全局和局部特征的关键点检测、描述和位置调整使其成为一种实用的视觉地理定位解决方案，取得了高召回率的好成绩。
PDF7 months ago
语言模型预训练的不可简化课程
提出了一种用于大型语言模型预训练的不可约课程算法，通过模拟训练轨迹中的样本损失，以提高学习性，实验证明在各个领域中都能提高验证困惑度，并且降低网络的尖锐度，在 MMLU 基准上表现出更好的 5-shot 准确度。
PDF8 months ago
强化学习代理的近端课程
通过分析两个简单的学习场景，我们设计了一种叫做 ProCuRL 的课程策略，受到了教育概念中的 “近发展区”（Zone of Proximal Development，ZPD）的启发。我们还提出了 ProCuRL 的实用变体，可在最小的超参
PDFa year ago
可信自主系统（TAS）：吸引 TAS 专家参与课程设计
机器学习对自主系统行业的提高、引入的社会、技术、法律和伦理挑战以及针对课程设计和潜在技能方面的问题被多个学科所讨论，本研究总结了多位领先专家的洞见，为 TAS 教育社区提供了关于课程设计和潜在 TAS 相关技能的重要挑战。
PDF2 years ago
众包标注数据的语音情感识别课程学习
该研究提出了一种方法，旨在通过针对对情感识别的深度神经网络（DNN）的训练过程进行有针对性的课程设计来最大化其效率。
PDF6 years ago