BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
novelties
搜索结果 - 5
自主机器人的持续学习：基于原型的方法
未来的自主智能机器人面临着从非重复稀疏数据流中学习、检测新颖性并具备无监督学习能力的挑战。本文通过提出一种名为 Continually Learning Prototypes (CLP) 的基于原型的方法，解决了这一挑战。CLP 在 FS-
→
PDF
3 months ago
NovPhy：开放环境中物理推理的测试平台
该研究旨在促进具备应对物理情境中异常情况能力的智能体的发展，通过开发一个新的测试平台 NovPhy 并在其中设计了 8 种不同类型的异常情境，并运用到 5 个常见的物理情境中，测试了人类、学习智能体和启发式智能体的表现，结果表明人类的表现远
→
PDF
a year ago
对抗环境中交互创新处理的方法和机制
本文介绍了一种应对开放性场景中新颖性挑战的方法，该方法结合了逻辑表示和推理方法，利用通用方法和架构机制检测、表征新颖性，并构建相应的适应性模型进行应对。通过在多智能体博弈中的评估，结果表明所提出的方法在各种新颖性挑战下均表现出高准确率。
PDF
a year ago
RAPid-Learn: 开放世界环境下学习恢复处理新奇性的框架
提出了 RAPid-Learn 算法：一种混合规划和学习的方法，能够在智能体环境中出现突然和意外的变化时，即时解决任务中的 Markov 决策过程修正问题，有效地应对多样的新颖性，并且更加高效、鲁棒、与符号规划方法和传统基于转移学习的强化学
→
PDF
2 years ago
REPTILE: 一种主动实时深度强化学习自适应框架
该论文提出了一种名为 REPTILE 的自适应软件系统的通用框架，它完全采用主动方式，并依赖于基于深度强化学习的代理程序来响应事件，称为新奇性，这些新奇性可能影响系统的预期行为。该框架考虑两种类型的新奇性：与环境相关的和与物理架构本身相关的
→
PDF
2 years ago
Prev
Next