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现在的会议有点多，有点乱，哪位可以帮忙梳理一下机器学习数据挖掘领域的期刊和会议情况 IEEE ACM SIGIR SIGKDD 各种分不清，请多多指教 显示全部 关注者 2,051 被浏览 289,804 关注问题 写回答 邀请回答 好问题 13 添加评论 分享 30 个回答 默认排序 ...投统计源期刊有什么要求吗 计算机深度学习机器学习类的?2020-12-122018年深度学习核心期刊/会议推荐？ - 知乎2018-1-15数据挖掘、机器学习领域有哪些知名的期刊或会议？2015-12-12查看更多结果
1. ，发表于ICLR 2020. 此前的多智能体强化学习算法都没有明确地考虑智能体之间的动作语义，即智能体选择不同的动作会对其他智能体有不同的影响。. 在本文中，作者提出了一种新的网络结构，称为动作语义网络 (Action Semantics Network)，显式地表示了智能体之间的 ...
ICLR 2019 的论文提交已经截止。. 根据官方消息，本届大会共收到近 1600 篇投稿，相比 ICLR 2018 的 935 篇，以及 ICLR 2017 的 490 篇，几乎每年都在翻番。. 据初步统计，本届 ICLR 论文投稿中最热门的关键词当属强化学习，是 GAN（生成对抗式网络）两倍。. 强化学习的 ...
ICML 是机器学习领域最重要的会议之一，在该会议上发表论文的研究者也会备受关注。 近年来，ICML会议的投稿数量一直增长：ICML 2020 投稿量为4990篇，ICML 2021的投稿量5513， 在一个月之前，ICML 2021的论文接收结果已经公布，其中1184篇论文被接收，接收率为 21.5% 。
结合自己的了解和在知乎上的阅读，将机器学习领域内的期刊与会议大概进行了罗列，“：”后简要说明了其特点。期刊 1. JMLR 2. MLJ 3. PAMI 4. TNN 5. neural computation 6. PR 5. PRL 6. neuralcomputing 7. 。。。会议 1. NIPS：顶级的理论会议 2.
这篇文章转载自南京大学周志华教授的博客，原文链接已经找不到了，特此说明。推荐期刊部分选自CCF推荐国际期刊目录。说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全.同分的按字母序排列.不很严谨地说, tier-1是可 …
NDQ方法是对值分解的多智能体强化学习算法的改进。. 现有的方法侧重于学习完全分散的价值函数，对于需要沟通的任务效率不高。. 为了解决这一局限性，这篇文章引入了一种通信的方式，agent偶尔会向其他agent发送消息以实现有效的协调。. 同时加入了一些正则 ...
实验结果. 在星际争霸多智能体环境SMAC下开展了实验。. 无论是简单任务，难任务，超难任务，Qatten的效果都最好。. 将最后求Qtot时，Qh直接加和的算法称作Qatten-base，加权求和的方法称为Qatten-weighted，实验证明Qatten-weighted在面对复杂任务时效果更好。. 对比这 ...
61篇NIPS2019顶会深度强化学习论文汇总与部分解读. 2019-09-12. 2019-09-12 03:13:39. 阅读 2.3K 0. NeurIPS（前称NIPS）可谓人工智能年度最大盛会。. 每年圣诞前夕，全球的人工智能爱好者和科学家都会在这里聚集，发布最新研究，并进行热烈探讨。. 这不仅是一次大的party ...
现在的会议有点多，有点乱，哪位可以帮忙梳理一下机器学习数据挖掘领域的期刊和会议情况 IEEE ACM SIGIR SIGKDD 各种分不清，请多多指教 显示全部 关注者 2,051 被浏览 289,804 关注问题 写回答 邀请回答 好问题 13 添加评论 分享 30 个回答 默认排序 ...投统计源期刊有什么要求吗 计算机深度学习机器学习类的?2020-12-122018年深度学习核心期刊/会议推荐？ - 知乎2018-1-15数据挖掘、机器学习领域有哪些知名的期刊或会议？2015-12-12查看更多结果
1. ，发表于ICLR 2020. 此前的多智能体强化学习算法都没有明确地考虑智能体之间的动作语义，即智能体选择不同的动作会对其他智能体有不同的影响。. 在本文中，作者提出了一种新的网络结构，称为动作语义网络 (Action Semantics Network)，显式地表示了智能体之间的 ...
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结合自己的了解和在知乎上的阅读，将机器学习领域内的期刊与会议大概进行了罗列，“：”后简要说明了其特点。期刊 1. JMLR 2. MLJ 3. PAMI 4. TNN 5. neural computation 6. PR 5. PRL 6. neuralcomputing 7. 。。。会议 1. NIPS：顶级的理论会议 2.
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实验结果. 在星际争霸多智能体环境SMAC下开展了实验。. 无论是简单任务，难任务，超难任务，Qatten的效果都最好。. 将最后求Qtot时，Qh直接加和的算法称作Qatten-base，加权求和的方法称为Qatten-weighted，实验证明Qatten-weighted在面对复杂任务时效果更好。. 对比这 ...
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