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提高基于模型的离线强化学习的确定性不确定性传播
利用动量匹配离线模型优化的方法 (MOMBO)，通过确定性传播不确定性，解决了模型基于离线强化学习中由于过度惩罚导致次优策略问题的挑战，并通过在各种环境中的实证研究证明 MOMBO 是更稳定和更高效的方法。
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a month ago
BayesDiff: 基于贝叶斯推理估算扩散的逐像素不确定性
基于贝叶斯推理的像素级不确定性估计器 BayesDiff 用于扩散模型的图像生成，具有过滤低保真图像、增强成功生成和纠正失败生成中的伪影的能力。
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9 months ago
顺应化的多模态不确定性回归和推理
本研究介绍了一种轻量级的不确定性估计器，通过将符合预测与深度学习回归器相结合，能够预测多模态（不相交）的不确定性界限。我们特别讨论了它在视觉里程计中的应用，该应用中环境特征，如飞行领域的对称性和模糊和遮挡下的传感器测量，可能导致多模态不确定
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10 months ago
基于隐式神经表示的未知动态的潜在同化
这篇论文介绍了一种新的同化框架，称为具有隐性神经表示的潜在同化（LAINR）。通过引入球状隐性神经表示（SINR）和训练神经网络的数据驱动不确定性估计器，LAINR 提高了同化过程的效率，并在准确性和效率方面优于基于自动编码器的现有方法。
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10 months ago
随机网络蒸馏的抗探索
本文研究了随机网络提炼 (RND) 在离线强化学习中作为不确定性评估器的应用，发现通过特定的调整可以达到有效优化的目的，并提出了一种基于 FiLM 的简单高效算法，其在 D4RL 基准测试中表现良好。
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a year ago
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