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Jilles Van Hulst
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基于有界不确定性模型的新型探索策略用于强化学习
研究人员开发了一种新颖的强化学习探索策略，称为 BUMEX（基于有界不确定性模型探索）。该方法旨在通过整合先验模型知识来加速学习过程，具体方法是优化模型集以推导 Q 函数的上限和下限。该方法在有界参数 MDP (BMDP) 框架内特别有效，在该框架下，它成为一个凸且易于实现的问题，并为收敛到最优策略提供了理论保证。该方法的工具箱已公开提供。
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新的VAE框架通过拓扑匹配先验改进数据表示
研究人员开发了一个新的数学框架，用于改进变分自编码器（VAE）在处理具有非欧几里得拓扑的数据时的性能。所提出的方法解决了由标准高斯先验引起的拓扑不匹配问题，这会降低表示质量。通过使用因子化分布和坐标变换，该框架允许独立塑造潜在因子，并使神经网络能够输出非欧几里得参数，从而在复杂数据流形上获得更好的性能。