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为什么上下文学习有时会失败？评估开放与封闭问题上的上下文学习
我们测量了上下文学习的性能，作为任务新颖性和难度与开放和封闭问题之间的函数。我们创建了一个新的基准，由一些难的科学问题和各种相关性的上下文配对。我们证明，与主题更相关的上下文并不总是比较不相关的上下文更有帮助，这个效果在开放问题和高难度或新
PDF8 days ago
移动拼图游戏中的困难建模：基于玩家分析和模拟数据的不同方法的实证研究
游戏开发中，难度是玩家参与度的关键因素之一，本文通过模拟数据和队伍统计数据训练的人工神经网络是最准确的难度评估方法。
PDF5 months ago
例子困惑度
本文探讨了衡量样本困惑度的方法，并研究了影响高样本困惑度的因素，旨在了解深度神经网络对不同类型样本的分类难度。
PDF2 years ago
通过 MAP-Elites 照亮敌人的空间
本文介绍了一种扩展进化方法的敌人生成系统，它将敌人的难度作为目标，不断地生成多样化的敌人，并让玩家在游戏中感受到易、中、难不同的敌人对挑战的提升。
PDF2 years ago
用表示编辑距离衡量新颖性
本文主要探讨了一种测量代理人认知模型中技能程序编辑过程的困难程度的方法 —— 有效表征的编辑距离（RED），提出了 RED 可以作为衡量面对陌生场景时适应难度的度量，并且通过示例讲解了 RED 的应用。
PDF3 years ago
MM机器学习用的摩尔斯电码数据集
本研究提出了一种算法来生成可调难度的分类摩尔斯代码符号的合成数据集，主要用于监督机器学习问题，特别是神经网络。这些数据集具有一维空间和少量的输入特征，导致输入信息内容密度高，从而使网络复杂度降低方法实施时特别具有挑战性。我们探讨了通过故意添
PDF6 years ago
EMNLP通过考察测试集难度理解深度学习性能：一项心理测量案例研究
研究了深度学习模型性能评估中忽略的数据点特征和难度对测试集准确性的影响，通过用已有的心理测量学方法对人类的反应模式进行建模来估计难度，实验结果发现难度对于测试的结果有重要影响，同时易于学习的实例被模型学得更快。
PDF7 years ago
KDD评估人类错误与完美基准的对比
研究人类在制定决策时可能产生错误的情况，以国际象棋运动员的决策为例，从围绕技能、时间和决策难度三个方面特征进行分析，并且发现描述决策困难度的特征比技能或时间更有影响力。
PDF8 years ago