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An Empirical Study on Google Research Football Multi-agent Scenarios
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 549-570
作者:
Yan Song
;
He Jiang
;
Zheng Tian
;
Haifeng Zhang
;
Yingping Zhang
;
Jiangcheng Zhu
;
Zonghong Dai
;
Weinan Zhang
;
Jun Wang
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提交时间:2024/05/23
Multi-agent reinforcement learning (RL), distributed RL system, population-based training, reward shaping, game theory
Overhead-free Noise-tolerant Federated Learning: A New Baseline
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 526-537
作者:
Shiyi Lin
;
Deming Zhai
;
Feilong Zhang
;
Junjun Jiang
;
Xianming Liu
;
Xiangyang Ji
Adobe PDF(1816Kb)
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提交时间:2024/05/23
Federated learning, noise-label learning, privacy-preserving machine learning, edge intelligence, distributed machine learning
文本无关说话人识别中句级特征提取方法研究综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 664-688
作者:
陈晨
;
韩纪庆
;
陈德运
;
何勇军
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提交时间:2024/05/20
说话人识别
句级特征提取
任务分段式策略
任务驱动式策略
联合学习
基于预训练表示模型的英语词语简化方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 8, 页码: 2075-2087
作者:
强继朋
;
钱镇宇
;
李云
;
袁运浩
;
朱毅
Adobe PDF(1610Kb)
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提交时间:2024/05/20
词语简化
候选词生成
候选词排序
预训练语言表示模型
复杂网络能控性鲁棒性研究进展
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 10, 页码: 2374-2391
作者:
楼洋
;
李均利
;
李升
;
邓浩
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提交时间:2024/05/20
复杂网络
能控性鲁棒性
攻击
优化
基于MHSA和句法关系增强的机器阅读理解方法研究
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2718-2728
作者:
张虎
;
王宇杰
;
谭红叶
;
李茹
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提交时间:2024/05/20
机器阅读理解
多头自注意力
句法关系
多跳推理
一种基于成对字向量和噪声鲁棒学习的同义词挖掘算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 6, 页码: 1181-1194
作者:
张浩宇
;
王戟
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提交时间:2024/05/09
同义词挖掘
噪声标签学习
自然语言处理
成对字向量
信息抽取
基于大语言模型的复杂任务自主规划处理框架
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 4, 页码: 862-872
作者:
秦龙
;
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提交时间:2024/04/28
大语言模型
工具调用
多步推理
深度学习
Adaptively Enhancing Facial Expression Crucial Regions via a Local Non-local Joint Network
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 331-348
作者:
Guanghui Shi
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提交时间:2024/04/23
Facial expression recognition, deep neural network, multiple network ensemble, attention network, facial crucial regions
Text Difficulty Study: Do Machines Behave the Same as Humans Regarding Text Difficulty?
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 283-293
作者:
Bowen Chen
;
Xiao Ding
;
Yi Zhao
;
Bo Fu
;
Tingmao Lin
;
Bing Qin
;
Ting Liu
Adobe PDF(1796Kb)
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提交时间:2024/04/23
Cognition inspired natural language processing, psycholinguistics, explainability, text difficulty, curriculum learning