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Matthew Vandergrift
Matthew Vandergrift
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强化学习研究人员被敦促区分模拟器用例
一篇发表在arXiv上的论文认为，强化学习（RL）研究人员应该清楚地区分使用模拟器来解决它们与使用模拟器作为现实世界部署的代理。由Matthew Vandergrift领导的作者强调，仅仅关注在模拟器中取得高分可能会导致解决方案不适用于部署环境。他们提出，根据目标是解决模拟器本身还是为部署而学习，在算法选择、约束和评估指标方面需要采用不同的方法。
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Transformers applied to measure-to-measure regression problems
研究人员提出了一种新颖的度量到度量（M2M）回归方法，该问题涉及预测种群在未知变换下的演变。该方法将整个分布视为数据点，这对于生物学等领域中细胞集体演变的应用至关重要。新技术利用 transformer，既作为静态映射，也作为动态速度场，来学习概率分布上的非线性 M2M 关系。在合成数据、粒子系统和结直肠癌治疗反应数据集上的实验证明了该方法泛化到新度量的有效性。