reinforced learning | BriefGPT

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基于双层对抗框架增强红外小目标检测鲁棒性
在本文中，我们提出了一个双层对抗性框架，在存在不同类型干扰的情况下提升了检测的鲁棒性。我们首先提出了一个双层优化的公式来引入动态对抗性学习，同时提供了一种分层增强学习策略来发现最有害的干扰。此外，我们还提出了一种用于目标检测的空间频率交互网
PDF10 months ago
HuatuoGPT，驯化语言模型成为医生
HuatuoGPT 是一款用于医学咨询的大型语言模型，通过结合 ChatGPT 的蒸馏数据和医生的实际数据进行监督精调，并使用增强学习模型以更好地利用两种数据的优势，表现出出色的实验效果。
PDFa year ago
MM测试自旋玻璃基态的深度强化学习启发式算法：更大的全局视角
该论文提出了一种基于增强学习的深度学习方法来增强组合优化启发式的能力，并在多个自旋玻璃基态问题中进行了实验，展示了该方法相对于其它启发式方法的优越性。
PDFa year ago
基于 M-Linear 注意力和重复惩罚的混合加强医疗报告生成
本文提出了一种基于深度学习和增强学习的医学报告自动生成方法，使用了卷积神经网络、循环神经网络以及注意力机制等技术，并采用了多目标优化和重复惩罚等方法来提高生成文本的质量。实验结果表明，该方法在公共数据集上的性能优于现有技术。
PDF2 years ago
ACLECOL-R: 强化学习中鼓励复制的新颖物体描述
本文提出了 ECOL-R 模型，通过增强学习框架中的奖励函数鼓励新物体提及，维持字幕质量，并通过 Abstract Labels 和 Morphological Selector 改善复制机制，从而在 nocaps 和 held-out C
PDF3 years ago