reinforcement learning agent | BriefGPT

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OCALM：基于语言模型的对象评估
使用 OCALM 从自然语言任务描述中提取内在可解释的奖励函数，帮助强化学习代理从任务描述中推导策略。
PDF13 days ago
个性化膳食胰岛素计量的注意力网络在 1 型糖尿病患者中的应用
通过使用自我关注编码器网络的强化学习代理，本研究展示了如何有效地模拟和改善人们在计算进餐后胰岛素剂量方面的直觉过程，以实现更简化治疗的潜力，并为 T1D 患者提供改善生活质量和糖尿病结果的希望。
PDF19 days ago
深度强化学习下的自动评分模型审计
探索使用深度强化学习来审计自动短答案评分（ASAG）模型，以揭示其质量不可靠的问题。通过培训一个强化学习代理来修改学生的回答，以获得自动评分模型的高分，并发现自动评分模型的潜在缺陷。
PDF2 months ago
增强强化学习智能体与本地指导
本文研究如何将本地指南政策整合到强化学习代理系统中，提出了基于嘈杂策略切换的算法，并通过适当的近似策略评估方案，将本地指南引导向更好的行动，从而改善强化学习算法在安全关键系统等领域的性能。
PDF5 months ago
N$^2$M$^2$: 在未知和动态环境中学习任意移动操作导航
本研究提出一种名为神经导航移动操控（N$^2$M$^2$）的方法，通过将移动操控任务分解为任务空间中的简化运动生成器和移动基地的训练强化学习代理，同时通过对复杂障碍环境的扩展，可以在未知环境中执行不可见、长视距任务，并立即对动态障碍和环境变
PDF2 years ago
Beholder 的眼睛：基于文本的强化学习智能体的关系泛化改进
本文通过使用 TEXT-BASED GAMES，提出了一种新的学习方法，利用视觉图像与文本信息相结合，提高了强化学习智能体的性能及其对于世界中物体及其关系的理解，从而提高了其通用性。
PDF3 years ago