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率先解决多类数据同时受损,中科大MIRA团队TRACER入选NeurIPS 2024:强鲁棒性的离线变分贝叶斯强化学习

率先解决多类数据同时受损,中科大MIRA团队TRACER入选NeurIPS 2024:强鲁棒性的离线变分贝叶斯强化学习

率先解决多类数据同时受损,中科大MIRA团队TRACER入选NeurIPS 2024:强鲁棒性的离线变分贝叶斯强化学习

近日,中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 针对离线强化学习数据集存在多类数据损坏这一复杂的实际问题,提出了一种鲁棒的变分贝叶斯推断方法,有效地提升了智能决策模型的鲁棒性,为机器人控制、自动驾驶等领域的鲁棒学习奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems(NeurIPS 2024)。

来自主题: AI技术研报
2976 点击    2024-11-16 15:13
率先突破大规模多类数据损坏问题!中科大离线强化学习新方式入选NeurIPS 2024

率先突破大规模多类数据损坏问题!中科大离线强化学习新方式入选NeurIPS 2024

率先突破大规模多类数据损坏问题!中科大离线强化学习新方式入选NeurIPS 2024

机器人控制和自动驾驶的离线数据损坏问题有解了! 中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 提出了一种变分贝叶斯推断方法,有效地提升了智能决策模型的鲁棒性。

来自主题: AI技术研报
3375 点击    2024-10-20 11:43