Paper Daily
For recording the readed papers!
本文不会记录各个论文的具体细节，主要关注核心创新点和学习如何想到新的idea
Causal Imitation Learning under Temporally Correlated Noise (ICML 2022) （2024.3.12）
论文创新角度：将IVR的问题和模型用到了Imitation Learning领域 (specification)，并基于两个IVR的新工作提出了对应的IL方法
深入分析理解【关键做法、有效性原因、创新性评价】：
Formalize confounding in imitation learning：将IVR的因果结构在IL下做了specification (就是不懂为啥采用两个时间步的hidden confounder)
对IVR的目标函数进行了推导变换，提出衡量性能的指标PRMSE，并分析了两个related work的PRMSE
根据两个IVR方法分别提出了两个IL方法：
对Deep IV的适应：还算好懂，就是在新的IL因果模型的基础上对De ...
Machine Learning
Coursera上吴恩达的机器学习Machine Learning是一门相当好的机器学习入门课程，我打算在学完以后分几次把相关的内容和习题做一个整理，留下记录以便以后，同时给也在学习这门课程的人一个参考😸 🐶