actor-critic으로 사전학습 데이터 혼합비를 온라인 조정해 샘플 효율을 높인다 — 도메인은 사전학습이지만 '어떤 데이터를 얼마나'의 온라인 결정이라는 축이 같다.
actor-critic으로 사전학습 데이터 혼합비를 온라인 조정해 샘플 효율을 높인다 — 도메인은 사전학습이지만 '어떤 데이터를 얼마나'의 온라인 결정이라는 축이 같다.
교과서 과목 비중을 학기 중에 실시간으로 조절하는 담임 — 대상이 사전학습일 뿐.
우리 결과는 그 신호의 신뢰성 검사
venue-accepted 흐름의 예
설정이 다름
온라인 데이터 결정 계열의 채택작 — '가치 신호를 믿을 수 있는가'라는 우리 질문의 하류 소비자.