latent states | BriefGPT - AI 论文速递

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非线性动力系统中的潜在状态转变识别
本文旨在通过恢复底层的低维潜在状态及其时间演化来改进动力系统的泛化能力和解释能力。我们提出了一种基于变分自编码器的实用算法，并在逼真的合成环境中进行了实证研究，证明我们能够高准确性地恢复潜在状态动力学，相应地实现高未来预测准确性，并且能够快
PDFa month ago
解释可微潜在状态对医疗时间序列数据
应用机器学习从大规模时间序列数据中提取临床见解，解释潜在状态、预测结果，并通过算法识别白天行为模式以预测夜间行为。
PDF7 months ago
关于结果预测可行性的探讨
通过行动、潜在状态和测量这些方面的简单模型，我们证明仅仅依靠结果预测很少能够产生采取行动的最佳策略，即使与其他测量相结合。在具体个案中，即使因果机制将个体的潜在状态与结果联系在一起，从潜在状态的预算测量结果推断出适用于个体的多种可能干预行动
PDF10 months ago
利用模拟器提供的潜在状态学习混合动力学模型
通过黑盒模拟器控制预测，修正模型匹配错误的混合建模新方法。
PDF10 months ago
电子病历时间序列数据中患者潜在状态估计和分类的新深度状态空间分析框架
本研究使用深度状态空间分析框架，通过对电子健康记录进行时间序列无监督学习，实现了对疾病发展相关的患者潜在状态的学习、可视化和聚类。通过评估癌症患者的时间序列实验室数据，我们成功发现了与预后相关的潜在状态，并通过可视化和聚类分析确定了与每种抗
PDFa year ago
具有潜在动态信息的可证明样本效率强化学习
本文研究了在观测结果高维的情况下，强化学习智能体如何使用对状态空间结构的抽象知识来学习目标领域中的任务。提出了一种名为 TASID 的算法，该算法学习目标任务的健壮策略，其采样复杂度是地平线次数的多项式，并且可以利用先前的知识独立于状态数。
PDF2 years ago
KDD高斯过程状态空间模型中的主动学习
本文研究了高斯过程状态空间模型的主动学习。通过决定其输入，我们可以通过 GPSSM 最优地学习系统的潜在状态，以便选择最具信息量的输入。我们提出了两种逼近潜在状态下 GPSSM 的互信息的方法，并在多个物理系统中进行了评估。
PDF3 years ago
在医疗保健中，表示学习的实证研究
本文用数据（MIMIC-III dataset）对数名感染病患的多种信息编码结构进行实证研究，旨在确定最佳的状态构建方法以应用于强化学习，而研究结果证明顺序形成的状态表示在批处理设置下有助于有效的政策学习，并验证了更加深入思考的状态表示学习
PDF4 years ago
ICML在循环高斯过程模型中克服均场近似
本文介绍了一种新的变分推理方案，用于建模高斯过程的动态系统的转换函数。该方法可以消除潜在系统状态和转移函数之间的因式分解并更准确地预测转移函数。
PDF5 years ago
ICML通过潜在状态解码的丰富观测下可证明的高效强化学习
该论文研究了在具有大量从少量潜在状态生成的丰富观察结果的情节 MDPs 中的探索问题。在某些可辨识性假设下，研究人员通过一系列回归和聚类步骤归纳地估计了从观察到潜在状态的映射，并使用它构建了良好的探索策略。
PDF5 years ago
ECCV重新思考图像描述中的潜在状态形式
研究了使用二维地图来编码潜在状态的图像字幕模型，发现使用 2D 状态通常在字幕生成方面更加有效，且能够保留空间局部性，并通过这种方式揭示了字幕生成过程中的内部动态和输入视觉领域与输出语言领域之间的联系。
PDF6 years ago
AAAIIONet: 学习解决惯性测距中的漂移问题
该研究旨在解决低成本惯性传感器的误差问题，提出了一种基于分段优化的方法，使用深度循环神经网络可以更准确地估计位移。实验结果表明，所提出的 IONet 方法可以广泛适用于各种测试和附件，尤其可以用于非周期运动的轨迹估计，如购物车或婴儿车，超越
PDF6 years ago
ACL优化谱学习以进行语法分析
本文研究了使用谱方法来估计潜在变量 PCFGs 时优化潜在状态数量的搜索算法，结果表明，全局优化每个非终结符的潜在状态数量并考虑不同非终结符之间的交互对语法分析有明显改进作用，并在 8 种形态丰富的语言中的实证分析表明，该估计方法通常比粗到
PDF8 years ago