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以光速学习扩散
JKOnet * 是一个简单的模型，能够学习扩散过程的漂流、潜力、相互作用和内部能量组成，通过简单的二次损失最小化，表现出更强的表示能力，优于其他基准模型。
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14 days ago
遮挡图像分类的潜在增强自动编码器
通过引入名为 LEARN 的基于自动编码器的网络，该网络可以在不修改分类模型权重的情况下将其合并到分类模型，该方法在大遮挡下的图像分类问题中的性能显著优于标准分类模型，并且比其他最先进的方法提高了 2% 至多达 5% 的分类准确率。
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5 months ago
逆强化学习：从示范中推导与适应双足行走奖励学习
通过逆强化学习 (IRL) 技术解决复杂地形上的双足机器人行走问题，并提出用于学习专家奖励函数的算法，通过非线性函数逼近揭示专家的运动策略，同时通过训练推断奖励函数，提高双足机器人在未知地形上的行走性能。
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9 months ago
IJCAI
强化学习中使用自然语言进行奖励塑形
使用自然语言指令进行奖励塑形，在复杂的 Atari 游戏中，比标准强化学习算法成功完成任务的次数平均提高了 60%，并且可以无缝集成到任何标准强化学习算法中。
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5 years ago
MM
构建像大脑一样适应和计算的机器
构建像人类一样学习和思考的机器不仅对认知科学至关重要，而且对于计算神经科学也是如此，其最终目标是理解认知如何在生物大脑中实现。新的认知计算神经科学应该建立认知级和神经级模型，理解它们的关系，并使用大脑和行为数据测试两种模型。
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7 years ago
MM
使用 0-1 损失函数学习基于核的半空间
该论文描述和分析了一种新的算法，通过对零一损失函数的学习，可以对基于核的半空间进行学习。该算法可以在任何分布下学习核为基础的半空间，并且可以在有限的时间 / 样本内达到最优结果。
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14 years ago
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