Revisiting Neural Processes via Fourier Transform and Volterra Series
通过傅里叶变换和Volterra级数重新审视神经过程
机构 * University of Cambridge（剑桥大学）
AI总结 本文利用Volterra展开和集合傅里叶卷积，提出了两种新的条件神经过程模型，解决了现有平移等变神经过程在可解释性和计算效率上的局限性。
高校专区
University of Cambridge（剑桥大学）
Rare Event Analysis via Stochastic Optimal Control
基于随机最优控制的稀有事件分析
机构 * Microsoft Research New England（微软研究院新英格兰分部） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Courant Institute of Mathematical Sciences, NYU（纽约大学Courant数学科学研究所）
AI总结 提出将稀有事件分析中的committor函数估计转化为随机最优控制问题，通过反馈控制引导轨迹采样，并开发两种损失函数及处理亚稳态的方法，在基准系统上获得更准确的结果。
People use fast and flat simulation to reason about new games
人们使用快速且扁平的模拟来对新游戏进行推理
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； New York University（纽约大学） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所）
AI总结 研究人们对新游戏的推理，通过超千名参与者和121种新棋盘游戏的研究，发现人们玩新游戏或评估时具系统性和适应性理性，用“直观玩家”模型解释，为新问题应对及类人AI系统设计提供见解。
