MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4290188500 · doi:10.48550/arxiv.1404.3328

Myopic Bounds for Optimal Policy of POMDPs: An extension of Lovejoy's\n structural results

2014· preprint· W4290188500 sur OpenAlexaff
Vikram Krishnamurthy, Udit Pareek

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2014
Typepreprint
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtension (predicate logic)Bounded functionMarkov decision processMathematical optimizationRelaxation (psychology)Mathematical economicsUpper and lower boundsComputer scienceMathematicsMarkov processEconomicsApplied mathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a relaxation of the sufficient conditions, and also an\nextension of the structural results for Partially Observed Markov Decision\nProcesses (POMDPs) given in Lovejoy (1987). Sufficient conditions are provided\nso that the optimal policy can be upper and lower bounded by judiciously chosen\nmyopic policies. These myopic policy bounds are constructed to maximize the\nvolume of belief states where they coincide with the optimal policy. Numerical\nexamples illustrate these myopic bounds for both continuous and discrete\nobservation sets.\n

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetMachine Learning and AlgorithmsTravaux en français237 207