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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Reinforcement Learning in Robotics
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

1 145 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
1 145 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 23

Les étiquettes couvrent 2 des 1 145 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 1 145 des 1 145 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Ensemble reinforcement learning: A survey
2023· article· en· Applied Soft Computing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
54
citations
affnon étiqueté
Opposition-Based Q(λ) Algorithm
2006· article· en· The 2006 IEEE International Joint Conference on Neural Network Proceedings· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
48
citations
afffundnon étiqueté
The Reinforcement Learning Competitions
2010· article· en· AI Magazine· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
45
citations
affnon étiqueté
Learning to Teach Reinforcement Learning Agents
2017· article· en· Machine Learning and Knowledge Extraction· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+scholarly_communicationconsensus · aucune
44
citations
affsans résuménon étiqueté
Reinforcement Learning
2019· book-chapter· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
44
citations
affnon étiqueté
A Deeper Look at Planning as Learning from Replay
2015· article· en· International Conference on Machine Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
41
citations

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