task representation | BriefGPT

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审视我们忽略的事物：在基于上下文的离线元强化学习中驾驭任务表征的转移
通过最大化互信息来提高任务表示能够实现性能的单调改善，其中，RETRO 算法重新调整任务表示偏移，从而在离线元强化学习中取得了 SOTA 的渐近性能、训练稳定性和训练时间消耗的实证结果。
PDFa month ago
WWW知识图谱迁移的结构预训练与提示微调
本文提出一种新型预训练知识图谱模型 KGTransformer 作为多种知识图谱相关任务的通用 KRF 模块，使用三个自监督任务对其进行预训练，并使用三项任务来评估其性能。实验结果表明，KGTransformer 优于特定任务模型并可作为一
PDFa year ago
机器人和人类表示的对齐
本文调查了当前大部分奖励和模仿学习方法的机器人任务表示与人类任务表示不匹配的问题，并主张应该将机器人学习任务的表示与人类对齐，以及从定义问题的数学角度出发研究机器人物理表示学习。
PDFa year ago
将机器人的表示与人类对齐
研究了如何将在一个环境中学到的知识传递到另一个环境中的关键问题，并通过学习人类期望机器人执行哪些任务的中间表示方法，来提高机器人学习效率，从而为人类与机器人的互动打下基础。
PDF2 years ago
神经语言任务分类：哪些自然语言处理任务最能预测 fMRI 脑活动？
本文探索基于任务特征学习的 Transformer 模型在基于两个数据集的大脑编码预测中的表现和认知洞察，并发现语法和语义任务在处理阅读和听力刺激时在大脑区域上均具有良好的预测性能。
PDF2 years ago
基于任务关系建模的多智体策略迁移
本文提出了一种基于任务表示的团队适应方法，通过学习任务之间的共同结构，使得团队可以在少量的源任务学习之后将协作知识传递到新任务上。我们发现微调转移策略有助于解决那些从头开始难以学习的任务。
PDF2 years ago