expert feedback | BriefGPT - AI 论文速递

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Dwarf: 疾病加权网络用于注意力图优化
本研究通过将医学专家纳入可解释性过程，提出了一种疾病加权的注意力图细化网络 (Dwarf)，该方法利用专家反馈来增强模型的相关性和准确性，通过循环训练来改进诊断性能，生成精确且可解释的特征图。实验结果在多个医学影像数据集上证明了解释性和诊断
PDF10 days ago
间歇、异步专家反馈对贝叶斯优化的实用性如何？
用一种非阻塞的方式引入少量的随机专家反馈来改善贝叶斯优化，进而在自动科学发现中提高探索性能和数据效率。
PDF24 days ago
为无线通信规范信息合成调整基础模型
该论文介绍了 NextGen Communications Copilot，这是一个用于综合无线通信规范信息的对话式人工智能工具，它包括了一个领域特定数据库、上下文提取器和反馈机制，通过从无线技术规范数据库中提取简明且与查询相关的上下文信息
PDFa year ago
机器学习管道的负责任设计模式
本文提出了一个包含新的负责的 AI 设计模式的全面框架，以将 RDPs 整合到 ML 管道中，以减轻 AI 可能存在的风险和危害，以确保 AI 系统的道德发展。
PDFa year ago
ACL大型文本数据中的交互式概念学习和主题发现
本研究提出了一种交互式框架，该框架通过接收并编码领域相关的概念和专家反馈来维护领域专家对学习的控制，从而在自动化和手动编码之间取得平衡。
PDFa year ago
信息导向的强化学习奖励学习
使用基于贝叶斯模型的信息导向方法进行强化学习，通过最大化不同策略间回报差异的信息增益来选择专家反馈以提高政策性能。
PDF3 years ago
深度主动学习用于异常检测
介绍了一种基于深度学习的主动学习方法，可以有效地从正常数据中分离离群值，并讨论了它们在发现聚类和低密度异常方面的性能
PDF6 years ago
ICML层次化模仿与强化学习
论文提出了一种算法框架，称为层次性指导，旨在通过利用专家的反馈来学习序贯决策制定策略，以应对奖励稀疏和时间范围长等问题，该框架可以在不同的层次上组合不同的 imitation learning 和 reinforcement learnin
PDF6 years ago
基于主动偏好学习的强化学习 APRIL
本文提出了一种基于偏好反馈的强化学习算法，结合了主动排序策略，能够在具有限先验知识（如群体机器人）的情景下，使用专家反馈指导智能体的策略搜索，经过少量专家排序即可获得满意的策略。
PDF12 years ago