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Ajith Anil Meera
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新的贝叶斯优化方法使用期望自由能
研究人员引入了一种新的贝叶斯优化采集函数，称为曲率感知期望自由能。该函数旨在通过同时优化和学习底层函数来解决联合学习和优化问题。在某些假设下，它可以简化为现有的方法，如上限置信界（Upper Confidence Bound）和期望信息增益（Expected Information Gain），并且已被证明可以为凹函数提供无偏收敛保证。所提出的方法在基准测试中的遗憾（regret）和均方误差（mean squared error）方面…
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统一信息与奖励规划增强机器人火星探索
研究人员开发了一种新的火星机器人探索方法，该方法统一了信息收集和奖励寻求目标。这种方法称为基于预期自由能（EFE）的规划，它使用高斯过程来维护信息场上的信念，并规划在路径长度约束下最小化EFE的轨迹。结果表明，该方法同时生成了精确的地图并识别了高价值区域，优于现有的信息论基线。