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

AIGC动态欢迎阅读

原标题：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
关键字：数据,离线,不确定性,元素,动作
文章来源：机器之心
内容字数：0字

内容摘要：

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本论文作者杨睿是中国科学技术大学 2019 级硕博连读生，师从王杰教授、李斌教授，主要研究方向为强化学习、自动驾驶等。他曾以第一作者在 NeurIPS、KDD 等顶级期刊与会议上发表论文两篇，曾获滴滴精英实习生（16/1000+）。
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）。论文地址：https://arxiv.org/abs/2

原文链接：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