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Stochastic Beam Search

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  1. RESEARCH · CL_141046 ·

    新方法通过秩条件样本重用增强Plackett-Luce目标

    研究人员开发了一种用于Plackett-Luce Best-of-K目标中秩条件样本重用的新颖方法。这种新方法通过提供无偏的得分函数代理梯度来解决现有估计量中的偏差。该方法利用动态规划来折叠子集和，并提供具有O(n log n + nKQ)复杂度的固定Q正交评估。