Delphos：强化学习辅助离散选择模型设定
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Delphos：强化学习辅助离散选择模型设定
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AI 综述
Gabriel Nova 等作者发布论文，提出 Delphos——一个用深度强化学习辅助离散选择模型设定的框架，把模型设定建模为序列决策问题，用 Deep Q-Network 学习添加替代特定常数、设定口味参数、非线性变换及协变量交互等建模动作的效果。 据论文报告，在模拟和实证数据集上，Delphos 只探索少量可行建模空间便学到有效设定策略，并能生成具有竞争力的行为合理模型，从而减少开发者构建和优化效用函数的工作量。
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最新进展10月9日 12:00
Delphos：用深度强化学习辅助离散选择模型设定的框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv：cs.LGDelphos：用深度强化学习辅助离散选择模型设定的框架
Delphos 是一个深度强化学习框架，用于辅助离散选择模型的设定过程，通过自动化的数据驱动建议减少开发者构建和优化效用函数的工作量。该框架将模型设定建模为序列决策问题，使用 Deep Q-Network 学习添加替代特定常数、设定口味参数、非线性变换及协变量交互等建模动作的效果。在模拟和实证数据集上，Delphos 仅探索少量可行建模空间便学得有效设定策略，并能生成具有竞争力的行为合理模型。
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