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Ergebnisse für “learning”
Forschung

<p>PRISM: Strategien übertragbar machen mit interpretierbaren Konzepten</p> <p>Das neue Framework PRISM (Policy Reuse via Interpretable Strategy Mapping) nutzt Reinforcement‑Learning‑Agenten, um ihre Entscheidungen in diskrete, kausal validierte Konzepte zu überführen. Durch K‑Means‑Clustering werden die Encoder‑Features jedes Agenten in K Konzepte aufgeteilt, die anschließend mittels kausaler Interventionen nachgewiesen werden: Wenn ein Konzept überschrieben wird, ändert sich die gewählte Aktion in 69,4 %

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Neues Transfer‑Learning-Verfahren für RNNs nutzt Zeitdehnung</h1> <p>In der Modellierung physikalischer Prozesse spielt die Zeitentwicklung eine zentrale Rolle. Durch die Technik der Zeitdehnung, also einer Skalierung der Zeitachse, lässt sich ein Modell an unterschiedliche Umweltbedingungen anpassen, ohne die zugrunde liegende Dynamik zu verändern.</p> <p>Die vorgestellte Arbeit erweitert dieses Konzept um ein Transfer‑Learning-Verfahren für rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs). Für eine Klasse linear

arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Bayesian-Analyse enthüllt Einblicke in Präpositionenlernen bei chinesischen Lernenden</h1> <p>Eine neue Studie auf arXiv untersucht, wie chinesische Lernende englische Präpositionen verstehen und anwenden. Durch den Einsatz von Bayesian- und neuronalen Modellen wurden die Antworten von Lernenden vor und nach einer gezielten Intervention auf zwei Tests analysiert, die ihr Präpositionenverständnis messen.</p> <p>Die Bayesian-Methodik erwies sich als besonders leistungsfähig, da die Daten knapp und die Ler

arXiv – cs.AI