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ICML回归学习的一阶流形数据增强
研究数据增强方法在回归问题领域的应用，引入一种新的数据驱动的领域无关数据增强方法（FOMA），通过从训练分布的切平面上采样新的例子来提高神经网络的泛化能力。
PDF18 days ago
样本高效强化学习的动态抽象表示学习
本文介绍了一种新的从上至下的方法，用于在执行强化学习的同时构建状态抽象，动态计算一个基于 Q 值分散的抽象，结果表明，这种方法自动学习细调问题的抽象，具有较强的样本效率，并使强化学习代理明显优于现有方法。
PDF2 years ago
使用超图网络学习领域无关计划启发式
通过学习来自 Scratch 的方法，我们提出了第一种能够学习无领域依赖规划启发式的方法。我们通过将规划问题的删除松弛表示的超图映射到通过超图从当前状态到目标的最小成本路径的成本估计来学习启发式。我们将图形网络推广到超图上学习，通过训练从最
PDF5 years ago
EMNLP无零样本语义解析的结构与词汇解耦
本文提出一种零样本方法，该方法可以在只在其他源域示例中进行训练的情况下解析看不见领域的话语，并通过词汇对齐分数和全局推理将槽替换为知识库常量，从而解决了当前语义解析器需要昂贵监督并且不能推广到新领域的问题。
PDF6 years ago