model-augmented prioritized experience augmented
Latest Service Advisor v3 Machine Interface Kit: Optimize Your John Deere Service Experience
In the world of agriculture and construction equipment, John Deere has established itself as a trusted and reliable brand. To ensure that your John De ......
Lucy's experience(B2.2)
This year has been very difficult for me. I lost my job at the start of the year and I've been feeling very frustrated. Luckily I live with my partner ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
初中英语优秀范文100篇-015An Unusual Experience-一次不同寻常的经历
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW015 记忆树 1 It was Firiday. 翻译 那天是星期五 简化记忆 星期五 句子结构 在句子 “It was Friday” 中，有以下成分： “It” 是主语，作为一个不定代词，用来指代或代表前文提到的特定时间或事件。这里指代的是具体的某个时间 ......
初中英语优秀范文100篇-012 My Experience of Being a Volunteer - 我的一次志愿者经历
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW012 记忆树 1 Last year , I paid avisit to the home for the aged with my classmates as volunteers. 翻译 去年，我和我的同学作为志愿者去老年人之家探望了老人们。 简化记忆 ......
论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）
论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
城市时空预测的统一数据管理和综合性能评估 [实验、分析和基准]《Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark]》
2023年11月1日，还有两个月，2023年就要结束了，希望在结束之前我能有所收获和进步，冲呀，老咸鱼。 摘要 解决了访问和利用不同来源、不同格式存储的不同城市时空数据集，以及确定有效的模型结构和组件。 1.为城市时空大数据设计的统一存储格式“原子文件”，并在40个不同的数据集上验证了其有效性，简化 ......
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering阅读笔记
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering 其实我没怎么正经读过论文，尤其是带实验的，我目前认真读过的（大部头）也就是一些LLM的综述。记录这个文档主 ......
An interesting CTF experience
Requirement The Test have eight flag, Can you finding all? Begin first aHR0cHM6Ly9DaGluYUNOQ3lTZWM6Y3liZXJjeWJlckBjdXJpb3NpdHkudmxhYjAxLmRlLw== to Bas ......
如何使用 Angular augmentation 技术增强一个 enum 类型
增强 TypeScript 和 Angular 中的 Enum 类型 在 TypeScript 和 Angular 应用中，枚举类型（Enum）是一种非常有用的工具，用于定义一组命名的常量值。然而，有时我们需要在现有的枚举类型上进行扩展或增强。这正是 Augmentation（增强）技术的用武之地。 ......
如何使用 TypeScript 的 module augmentation 技术增强 Spartacus Feature Library
module augmentation 技术是一种强大的 TypeScript 功能，它允许开发人员在不修改原始代码的情况下扩展现有模块的功能。这种技术在 Angular 生态系统中的应用尤为广泛，特别是在构建功能库和插件时，以确保代码的可维护性和可扩展性。 概述 Module augmentati ......
[AIGC] experience on new code LLM(WizardCoder-Python-34B-V1.0) by Wizard
Today I have a try on new large model designed by code generating named WizardCoder-Python-34B-V1.0. It's quite astonishing. You can have a try throug ......
Experience Replay with Likelihood-free Importance Weights
 **发表时间：**2020 **文章要点：**这篇文章提出LFIW算法用likelihood作为experienc ......
论文解读（SimGCL）《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Junliang Yu ......
Experience Replay Optimization
 **发表时间：**2019 (IJCAI 2019) **文章要点：**这篇文章提出experience rep ......
Improved deep reinforcement learning for robotics through distribution-based experience retention
 **发表时间：**2016（IROS 2016） **文章要点：**这篇文章提出了experience repl ......
The importance of experience replay database composition in deep reinforcement learning
 **发表时间：**2015（Deep Reinforcement Learning Workshop, NIPS ......
机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文总结
论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03009 ### 动机 神经机器翻译(NMT)模型在翻译**干净文本**时已被证明是强大的，但它们**对输入中的噪声非常敏感**。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种形式。 最先进的方法严重依赖于大量的反向翻译数据 ......
Selective Experience Replay for Lifelong Learning
 **发表时间：**2018（AAAI 2018） **文章要点：**这篇文章想解决强化学习在学多个任务时候的遗忘 ......
WinBioDataModelOOBE" 是 Windows 操作系统中的一个组件，全称是 "Windows Biometric Data Model Out-of-Box Experience"，用于在设备首次使用生物识别功能时进行设置和配置
WinBioDataModelOOBE" 是 Windows 操作系统中的一个组件，全称是 "Windows Biometric Data Model Out-of-Box Experience"，用于在设备首次使用生物识别功能时进行设置和配置。 以下是关于 "WinBioDataModelOOBE ......
wsqmcons代表Windows Customer Experience Improvement Program (CEIP) Console，它是用于管理和配置CEIP的命令行工具。CEIP是一项可选的功能，旨在通过收集匿名化的用户数据，帮助改进Windows操作系统的性能和可靠性
wsqmcons是Windows操作系统中的一个命令行工具，它用于收集和上传用户体验改进数据。 具体来说，wsqmcons代表Windows Customer Experience Improvement Program (CEIP) Console，它是用于管理和配置CEIP的命令行工具。CEIP ......
REALM Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training
[TOC] > [Guu K., Lee K., Tung Z., Pasupat P. and Chang M. REALM: Retrieval-augmented language model pre-training. ICML, 2020.](http://arxiv.org/abs/20 ......
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
[TOC] > [Lewis P. and Perez E., et al. Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. NIPS, 2020.](http://arxiv.org/abs/2005.11401) ......
Reverb: A Framework For Experience Replay
 **发表时间：**2021 **文章要点：**这篇文章主要是设计了一个用来做experience replay的框 ......
机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文翻译
## 摘要 **神经机器翻译(NMT)模型在翻译干净文本时已被证明是强大的，但它们对输入中的噪声非常敏感**。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种形式。**最近创建的基于噪声文本的机器翻译任务语料库为一些语言对提供了噪声清洁的并行数据，但这些数据在大小和多样性方面非常有限**。最 ......
TOPOLOGICAL EXPERIENCE REPLAY
 **发表时间：**2022（ICLR 2022） **文章要点：**这篇文章指出根据TD error来采样是低效的 ......
Regret Minimization Experience Replay in Off-Policy Reinforcement Learning
**发表时间：**2021 (NeurIPS 2021) **文章要点：**理论表明，更高的hindsight TD error，更加on policy,以及更准的target Q value的样本应该有更高的采样权重（The theory suggests that data with highe ......
Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation
[TOC] > [Ma C., Ma L., Zhang Y., Sun J., Liu X. and Coates M. Memory augmented graph neural networks for sequential recommendation. AAAI, 2021.](http: ......
MODEL-AUGMENTED PRIORITIZED EXPERIENCE REPLAY
 **发表时间：**2022（ICLR 2022） **文章要点：**这篇文章想说Q网络通常会存在under- or ......
Remember and Forget for Experience Replay
**发表时间：**2019（ICML 2019） **文章要点：**这篇文章想说如果replay的经验和当前的policy差别很大的话，对更新是有害的。然后提出了Remember and Forget Experience Replay (ReF-ER)算法，（1）跳过那些和当前policy差别很大 ......