learning behavior | BriefGPT

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ClickTree: 基于点击流数据的预测数学学生表现的基于树的方法
基于学生点击流数据开发了一种树状方法（ClickTree）来预测数学作业中学生的表现，该方法利用了问题级别、任务级别和学生级别的特征，并在教育数据挖掘杯 2023 比赛中取得了 0.78844 的 AUC，排名第二。结果表明，学生在选定特定
PDF4 months ago
AAAI同行学习：通过动作建议从零开始学习复杂策略的群体
同行学习是一种新颖的高级强化学习框架，用于群体学习。通过研究代理人的学习行为，我们发现同行学习能够在多个具有挑战性的离散和连续动作空间中胜过单个代理人学习和基准方法，并能够从行为建议中发展出复杂策略。
PDF7 months ago
时间卷积探索器帮助理解频域时间序列分类中的一维卷积神经网络学习行为
通过时间卷积探索（TCE）分析，我们揭示了一维卷积神经网络（1D-CNNs）学习行为的洞察力，然后基于此提出了一个调控框架，使得最先进的 1D-CNNs 能够以较少的内存和计算开销获得改进的性能。
PDF9 months ago
对称性引导学习的结构约束
对称性在当代神经网络中普遍存在，本文揭示了损失函数对学习模型的学习行为影响的重要性，证明了损失函数的每个镜像对称性都会带来一种结构约束，当权重衰减或梯度噪音较大时，这种约束成为一种被偏爱的解决方案。作为直接的推论，我们展示了重新缩放对称性导
PDF9 months ago
面向脑启发式设计以解决人工神经网络的不足之处
研究了神经科学的机制对 AI 算法的发展具有重要价值，人工神经网络应该借鉴大脑神经元的学习方式，建立个性化的错误空间以预测更加准确的类别和特征，取得更好的迁移性能。
PDFa year ago
ICLR图神经网络是内在良好的泛化器：通过建立 GNN 和 MLP 之间的联系进行深入探究
本文通过引入中间模型 PMLP，揭示了 GNN 的性能提升主要源于其本质上的泛化能力，而非原理层面上的增强表现力。同时，本文发现 PMLP 表现与 GNN 相当，但训练效率更高。该发现为解析 GNN 相关问题提供了新的视角。
PDF2 years ago
自适应网络学习行为研究 - 第一部分：瞬态分析
对多智能体网络的学习行为进行了详细的瞬态分析，揭示了分布式策略学习能力的有趣结果。结果还建立了自适应网络的学习过程经历了三个明确定义的演化阶段，揭示了网络拓扑结构影响性能的方面并提出了相应的设计程序。
PDF11 years ago
社交网络形成的动态模型
本论文探讨了一个动态社交网络模型，其中代理人在随机演化的社交网络中进行重复博弈互动，并通过学习行为决定加强哪些交互关系，从而形成网络结构。作者研究了不同的博弈理论条件，显示网络结构动态复杂，有时与无结构动态时的行为不同，并认为将网络结构建模
PDF20 years ago