intervention design | BriefGPT

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基于深度强化学习的分摊主动因果归纳
Causal Amortized Active Structure Learning (CAASL) is a policy that selects adaptive interventions using a transformer-b
PDFa month ago
基于数据驱动的交通重建和核方法用于识别阻塞拥堵
通过交通重建技术识别交通流中的停止 - 行驶事件 (stop-and-go events)，为精确量化其发生的地点、时间和数量，从而促进数据驱动的决策以改善交通可持续性提供了基础。
PDF7 months ago
高斯线性时间不变系统独立分量分析中的可辨识性的干预视角
研究论证了在动态系统中系统识别和干预设计之间的关系，并展示在高斯线性时不变（LTI）系统中，通过引入多样干预信号，可以识别系统参数。
PDF7 months ago
发现用户类型：通过针对性任务行为映射用户特征在强化学习中
针对辅助人类用户在强化学习中的应用，研究了被称为 "用户特征" 的关键参数，以指导干预设计，同时研究了用户行为 (策略类) 与用户特征之间的关系，通过构建一种易于理解的工具来研究 "用户类型" 的分解，证明了看似不同的现实环境存在相同的用户
PDFa year ago
通过有向团树的因果 DAG 主动结构学习
本研究提出了针对因果有向无环图（DAGs）的干预设计的通用下限，并基于有向团树将 DAG 分解成可独立定向的组件，从而证明在任何 EC 中定向任何 DAG 所需的单节点干预数至少是每个基本图的链组件中最大团大小的一半的总和。另外，我们还提出
PDF4 years ago
通过干预解决环境因果模型中的伪相关性
本文提供了几种干预方法用来解决因果模型中出现的假相关问题，并在强化学习环境中的实验结果也表明，相较于使用随机数据或基于环境奖励的数据进行模型学习，本文的方法能够得到更好的因果模型。
PDF4 years ago