On choice models in the context of MDPs
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse se penche sur les modèles de choix, des distributions sur des ensembles d'alternatives. Les modèles de choix sur les processus décisionnels de Markov (MDP) peuvent décomposer de très grands espaces alternatifs en procédures étape par étape conçues pour non seulement combattre la malédiction de la dimensionnalité mais aussi pour mieux refléter la dynamique sous-jacente. La première partie est consacrée à l'estimation du temps de trajet dans le cadre de la modélisation du choix de chemin. Les modèles de choix de chemin sont des modèles de choix sur l'ensemble des chemins utilisés pour modéliser le flux de circulation. Intuitivement, le temps de trajet est l'une des caractéristiques les plus importantes lors du choix des chemins, mais les temps de trajet ne sont pas toujours connus. En revanche, le cadre classique suppose que ces deux étapes sont séquentielles, car les temps de trajet des arcs font partie de l'entrée du processus d'estimation du choix de chemin. Pourtant, les interdépendances complexes signifient que ce modèle de choix de chemin peut complémenter toute observation lors de l'estimation des temps de trajet. Nous construisons un modèle statistique pour l'estimation du temps de trajet et proposons de marginaliser les caractéristiques non observées. En utilisant ces idées, nous montrons que nous sommes capables d'apprendre des modèles de choix de chemin sans observer de chemins réels et à différentes granularités. La deuxième partie se concentre sur les échecs des MDP régularisés et comment la régularisation peut avoir des effets secondaires inattendus, tels que la divergence dans les chemins stochastiques les plus courts ou des fonctions de valeur déraisonnablement grandes. Les MDP régularisés ne sont rien d'autre qu'une application des modèles de choix aux MDP. Ils sont utilisés dans l'apprentissage par renforcement (RL) pour obtenir, entre autres choses, un modèle de choix sur les trajectoires possibles pour l'apprentissage par renforcement inverse, transférer des connaissances préalables au modèle, ou obtenir des politiques qui exploitent tous les objectifs dans l'environnement. Ces effets secondaires sont exacerbés dans les espaces d'action dépendants de l'état. Comme mesure d'atténuation, nous introduisons deux transformations potentielles, et nous évaluons leur performance sur un problème de conception de médicaments.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".