关键词teacher-student learning framework
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- 异质智能体中的自适应教学：在稀疏奖励场景中平衡惊喜
学习演示（LfD）是一种有效的训练系统的方法，使得 “学生” 代理能够通过从最有经验的 “教师” 代理的演示中学习，而不是并行训练他们的策略。我们提出了一种特别针对教师和学生代理之间异质性挑战的教师 - 学生学习框架，该框架基于 “惊喜” - 大型语言和强化学习模型相互增强的双向反馈机制：以案例研究为例
大型语言模型和强化学习模型合作的教师 - 学生学习框架，通过递归互助的方式，实现了抽象信息的供给和实时反馈的互利循环，从而推动大型语言模型和强化学习模型在协同多智能体环境中的优化、探索和互相改进。
- AAAI不变教师和等变学生用于无监督三维人体姿态估计
提出了一种基于师生学习框架的新方法来进行无需任何三维注释或侧面信息的三维人体姿态估计。通过姿势字典建模进行正则化以估算物理上合理的 3D 姿势，还提出了循环一致架构，以提高教师网络的训练效果并改进姿态估计表现。通过采用图卷积网络进行训练，进 - CVPR交互式知识蒸馏
本研究提出了一种基于交互式教学策略的 IA KD 框架，旨在通过教师与学生网络之间的交互，提高知识蒸馏的效率，实现高性能的图像分类任务，进而推动知识蒸馏技术的发展。
- 基于师生学习的快速分割方法改进
本文提出一种基于零、一阶知识的细分神经网络迁移学习教师 - 学生框架，将拥有更好表现的重型细分网络的知识转移到轻型细分网络上，提高了轻型网络的细分准确性，仍然保持快速特性，并经数据实验验证该框架可以显著提升学生网络性能。