标签：强化学习
奥斯陆大学：Li Meng | 基于Swin-Transformer的深度强化学习
【论文链接】https”【推荐理由】Transformers是利用多层自注意力头的神经网络模型”Transformers近年来在自然语言处理任务上表现出了优异的性能。决策转换器已...
厦大最新《强化学习推荐系统》综述论文推荐系统如何使用强化学习一直是个难题。最近，来自厦门大学的研究人员发布了《基于强化学习的推荐系统》综述论文，详细阐述了强化学习推荐系统的问题、方法、挑战等。 摘要 推荐系统已经被广泛应用于不同的现实生活场景，帮助我们找到有用的信息。近年来，基于强化学习(RL)的推荐系统已经成为一个新兴的研究课题。由于其交互性和自主学习能力，它常常
推荐系统如何使用强化学习一直是个难题。来自厦门大学的研究人员发布了《基于强化学习的推荐系统》综述论文，详细阐述了强化学习推荐系统的问题、方法、挑战...
SSSUP|人工智能体冲突抑制决策任务中的脑启发元强化学习认知控制
//www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608022002350【推荐理由】人类实际情景中的冲突和意想不到的变化可能不利于人工智能体执行任务，应用于强...
麦吉尔大学| ICML 2022: 顺序决策的效用理论
决策被简化为最大化某些效用函数的期望，本文将这些公理扩展到越来越结构化的顺序决策设置。并确定相应效用函数的结构，无记忆偏好会以每次转换奖励和未来回...
University of Washington :Hao Yin | 深度强化学习辅助下一代Wi-Fi网络的多接入点协调
【推荐理由】企业中的Wi-Fi（以重叠Wi-Fi单元为特征）构成了下一代网络的设计挑战，最近启动的IEEE 802.11be（Wi-Fi 7）工作组的标准化工作重点关注媒体访问...
University of Toronto:Anthony Coache | 深度强化学习的条件可诱导动态风险度量
【推荐理由】本文提出了一种新的框架来解决风险敏感强化学习（RL）问题。其中智能体优化了时间一致的动态频谱风险度量：该方法构造了（严格一致的）评分函数...
通过奖励建模实现可扩展的智能体对齐
将强化学习算法应用于现实场景的障碍之一是缺乏合适的奖励函数，一定程度上是因为无法明确表述用户对任务目标的理解，从而能够以符合用户意图的方式解决复杂...
强化学习如何用于医学影像？埃默里大学最新《强化学习医学影像分析》综述，阐述最新RL医学影像分析概念、应用、挑战与未来方向
医学影像分析的任务是协助医生对病变或解剖结构进行定性和定量分析，许多机器学习方法被用于加速和自动化图像分析过程。在医学图像分析中使用强化学习的尝试...
DeepMind｜用深度强化学习让双足机器人学习敏捷足球技能
研究用深度强化学习让低成本人形机器人具备复杂的和安全的移动技能，在模拟器中使用深度强化学习训练一个20个活动关节的人形机器人玩简化版足球游戏：使用高...
在使用函数逼近的高效在线强化学习中，普适覆盖条件的可证明益处
本篇论文旨在探讨使用覆盖条件在在线强化学习中的潜力和效用。本文的关键思路是探索更多可能的覆盖条件。本文提出的$L^p$浓度性、密度比实现性和部分/全覆盖...
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