
데이터 기반 접근법을 통해 일반 행동 모델을 가진 에이전트의 목표 인식을 향상시킬 수 있다.


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데이터 기반 일반 행동 에이전트를 위한 목표 인식 설계



데이터 기반 정수 선형 프로그램 문제를 효율적으로 해결하기 위해 Davis-Yin 분할 기법을 활용한 DYS-Net 모델을 제안한다.



데이터 기반 정수 선형 프로그램 해결을 위한 Davis-Yin 분할 기법



본 연구는 데이터 기반 블랙박스 최적화 문제를 조건부 샘플링 문제로 변환하여, 확산 모델의 강력한 생성 능력을 활용하는 방법을 제안한다. 특히 보상 지향 확산 모델을 통해 높은 보상을 가진 새로운 솔루션을 생성할 수 있다.



데이터 기반 블랙박스 최적화를 위한 확산 모델
