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Ren et al.
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新的自适应均值漂移算法估计局部簇基数
研究人员开发了一种新颖的自适应均值漂移算法，通过分析点的距离分布来估计局部簇基数。该方法根据局部簇的密度动态设置带宽和核半径等参数，使其具有尺度不变性和局部处理能力。与现有的自适应均值漂移技术相比，该算法表现出具有竞争力的性能，在多个数据集上实现了更高的Rand指数，且无需预先了解簇的数量。
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研究人员开发了用于具有共同噪声的均值场控制的连续时间q学习
这篇分为两部分的论文介绍了在具有共同噪声的均值场控制中进行连续时间Q学习的理论基础和算法。第一部分建立了理论框架，定义了集成Q函数（Iq函数），并推导了最优策略作为不动点的条件。第二部分在此基础上，设计了包括Actor-Critic方法在内的Q学习算法，并证明了它们在线性二次和其他设置中的收敛性和性能。