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扩散遇到 DAgger：增强视觉手眼协调模仿学习
为了解决在执行过程中模拟训练策略中的错误累积问题，本研究提出了一种不需要昂贵代价的 Diffusion Meets DAgger（DMD）方法，利用扩散模型生成能够覆盖分布外状态的样本，从而实现从少量示范中获得稳健性能，实验证明 DMD 比
PDF4 months ago
基础方舟：积累和复用知识以获得卓越和稳健的性能
通过聚合多个公共数据集并从专家注释中积累知识，我们开发了 Ark 框架，在医学成像领域实现了优越且稳健的性能以及超越专有模型的表现，这拥有重要影响力，以促进开放科学并推动深度学习民主化。
PDF9 months ago
关于 Gibbs 算法的验证：训练数据集、测试数据集及其聚合
研究了 Gibbs 算法的训练数据依赖性，使用期望经验风险作为性能衡量标准，得出了 GA 的敏感性，并研究了数据集聚合和评估 GA 泛化能力的不同指标，建立了 Jeffrey's 散度、训练和测试误差之间的联系。
PDFa year ago
EMNLP一种通过用户交互学习语义解析器的模仿游戏
本文介绍了一种通过用户直接学习语义解析器的 “人在循环” 方法，在此过程中，语义解析器应该自我观察其不确定性并在不确定时提示用户演示。为了解决演示稀疏性问题，提出了一种新颖的注释高效的仿真学习算法，该算法通过混合演示的状态和自信的预测来迭代
PDF4 years ago