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UDPM: 上采样扩散概率模型
本文介绍了一种基于 Markovian 过程的 Upsampling Diffusion Probabilistic Model（UDPM），相较于传统的 Denoising Diffusion Probabilistic Models（D
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a year ago
ICLR
离散 Markov 语境演变下的强化学习
本文基于贝叶斯方法和变分推断，通过运用适合马尔科夫过程建模的粘性 HDP 先验，提出了一种处理具有不可观测可变上下文、马尔科夫上下文演化和突发性上下文变化的情境相关强化学习问题的框架，并且在运用了上述框架后，成功地实现了在一些开放环境下的较
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2 years ago
折叠赌博算法及其在公共卫生干预中的应用
提出了一种新的无休止多臂赌博机设置 ——Collapsing Bandits，并在医疗保健领域中实现了应用，该算法使用何维特指数技术和阈值策略来优化可观察状态数量较少、不可观察状态数量较多的多臂赌博机问题，评估了算法在多种数据分布上的性能。
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4 years ago
量子非马尔科夫性：特征、量化和检测
本文全面地介绍了开放量子系统中非马尔可夫性的概念，引入了量子马尔可夫过程的概念作为马尔可夫性的一种泛化，讨论了许多量子动力学中非马尔可夫性的量化方法及其检测方法，列举出目前该领域中需要进一步研究的一些方向。
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10 years ago
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