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Mean-field control for efficient mixing of energy loads
Mean-field control for efficient mixing of energy loads
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新框架学习博弈中隐藏的利他主义和成本水平
研究人员为混合个体均场博弈（MFGs）开发了一个新的逆向学习框架。该框架旨在从大量相互作用群体的嘈杂观测中恢复不可观察的参数，如利他主义和劳动成本水平。该方法通过实验得到证明，显示出其在理解潜在偏好结构和指导政策设计方面的潜力。
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交叉熵训练下 Transformer 层的均场控制分析
研究人员使用连续深度均场控制的视角，在交叉熵训练框架内分析了 Transformer 层。他们将深度视为时间，将层参数视为控制，将 Transformer 递归建模为受控隐藏状态流的显式欧拉方案。该研究为极限种群问题推导了庞特里亚金条件，其中终端伴随项包含 softmax 残差，并为有限类和度量熵场景提供了估计。