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Yash Tomar V
Yash Tomar V
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机器人学习研究表明，系统识别比广泛随机化更受重视
一篇新研究论文探讨了机器人学习中仿真到现实迁移的最佳资源分配。研究表明，将一小部分现实世界测量时间用于系统识别，比广泛的域随机化更有效。研究结果表明，即使有限的真实数据用于参数估计，也能显著提高策略性能，优于在包含真实系统参数的更广泛随机化范围内训练的策略。
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图强化学习路由器利用校准数据提升量子电路保真度
研究人员开发了一种新的量子电路路由方法，该方法使用图强化学习并整合了量子处理器中的校准数据。该方法使用近端策略优化进行训练，并在 Munich Quantum Toolkit Bench 电路集上进行评估，实现了 0.727 的平均精确保真度。通过基于实时硬件校准优化路由，该方法显著优于 SABRE-best20 (0.440) 和 target-aware SABRE (0.481) 等标准方法，尤其是在较小的量子比特族中。研究表明…
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论文质疑缺失数据下机器学习公平性审计的可靠性
一篇新论文探讨了在受保护属性数据不完整的情况下，机器学习公平性审计的可靠性。研究人员发现，缺失的受保护标签数据通常不会显著改变常见缓解方法的建议。然而，阈值优化即使在观察到单一维度上的公平性有所改善时，也可能无意中导致交叉性伤害。