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强化学习中的分解频谱表示

arXiv cs.LG · 2026-07-16 缓存

本文提出FaStR,一种通过CP分解将强化学习中的转移核分解为独立的状态、动作和下一状态编码器的方法,从而提升样本效率,尤其在高维运动控制任务中效果显著。

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I\textsuperscript{2}RiMA:基于EEG信号的精神压力检测的谱黎曼表示与时序注意力

arXiv cs.LG · 2026-07-03 缓存

I²RiMA是一种新颖的帧间-帧内黎曼流形注意力网络,用于基于EEG的精神压力检测。它构建频率特定的空间协方差,并使用时序注意力来改进跨被试的压力分类,实现了高达82.78%的平衡准确率。

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