本文发现,当RL作为辅助损失使用时,它促进了捕捉用户先前交互物品信息的嵌入学习。随后,本文用一个简单的辅助损失替换了RL目标,该损失旨在预测用户交互的物品数量。这种替换带来了与RL相当的性能提升。这些发现为改进推荐系统中RL方法的性能和理解铺平了道路。 5、Reducing Item Discrepancy via Differentially Private ...
团队还结合强化学习(RL),综合考察决策质量和求解时间来优化模型参数,显著提高了问题求解的效率和质量。 在上述的仓库选址问题中,尽管HGCN2SP只选取了10个场景,但其决策结果与Gurobi求解器用6个小时做出的决策差距仅为1.7%,而求解时间仅为15秒,相当于速度提升了1440倍,充分体现了该方法的有效性。 另外,在网络设计问...
最后,考虑到此类行为数据集通常是通过显式或隐式目标生成的,最近很多方法以(隐式或显式)目标变量为条件,并学习目标条件行为。请注意,此类行为数据集至关重要的是,不包含任何“奖励”信息,这使得这种设置不同于离线RL形式的奖励条件学习。 ...
因此,如何高效求解成为了亟待解决的关键问题。 我们提出了HGCN2SP模型,该模型利用层次化图卷积网络提取场景的表征,采用基于注意力机制的解码器挑选代表性的场景,并结合强化学习(RL)优化其选择,实现了2SP问题的高效求解。在设施选址问题上的实验表明,HGCN2SP能够做出比现有方...
团队还结合强化学习(RL),综合考察决策质量和求解时间来优化模型参数,显著提高了问题求解的效率和质量。 在上述的仓库选址问题中,尽管HGCN2SP只选取了10个场景,但其决策结果与Gurobi求解器用6个小时做出的决策差距仅为1.7%,而求解时间仅为15秒,相当于速度提升了1440倍,充分体现了该方法的有效性。
团队还结合强化学习(RL),综合考察决策质量和求解时间来优化模型参数,显著提高了问题求解的效率和质量。 在上述的仓库选址问题中,尽管HGCN2SP只选取了10个场景,但其决策结果与Gurobi求解器用6个小时做出的决策差距仅为1.7%,而求解时间仅为15秒,相当于速度提升了1440倍,充分体现了该方法的有效性。
AAAI-24 | EarnHFT:针对高频交易的分层强化学习(RL)框架 AAAI-24 | MASTER 结合市场信息的自动特征选择的股票预测模型,25%年化收益 COLING 2024 | AlphaFin: 结合深度学习及大模型用于股票预测和金融问答,击败现有预测模型 ICAART 2024 | DTX: 基于TBSE Level2多线程市场模型的深度学习交易系统 ...
请注意,此类行为数据集至关重要的是,不包含任何“奖励”信息,这使得这种设置不同于离线RL形式的奖励条件学习。 3.2 行为Transformers 行为Transformers (BeT)和条件行为Transformers (C-BeT)分别是两种建立在类似GPT的Transformers架构之上的无条件和目标条件行为克隆算法。它们在各自的设置中展示了处理数据集中的时间相关...
暂时跳过微调系列未完的 RLHF、DPO 等内容,而选择开启搜广推新系列,是缘于从中秋节开始,受朋友推荐与某大厂的相关工作机会进行了接触。在怀着感谢的心情多次真诚地沟通和面试后,却经历了体验极度糟糕的一轮低职级加面,愤而主动离开了面试现场。笔者再次向除最后一轮面试官之外的所有老师、朋友表达感谢,谢谢各位能够...
IJCAI'23 | StockFormer: RL+Self-Attention优化摆动交易提高股票预测精度 AAAI-23 | PEN: 可解释的结合新闻及社交媒体文本数据的股票预测神经网络模型 AAAI-24 | EarnHFT:针对高频交易的分层强化学习(RL)框架 AAAI-24 | MASTER 结合市场信息的自动特征选择的股票预测模型,25%年化收益 ...