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标题Mach教学方法解决序列学习者主动顺序问题内容本文探讨了针对主动顺序学习者的机器教学,提出了一个新的理论框架——机器教学中存在的学习与行为相互影响的问题研究者发现,在现有的Mach教学模型中,传统的教师将真实的数据与真实的老师交互,这可能导致学习效果不佳,同时,由于数据的不一致,对于单兵步模式和多兵步模式的学习者,老师的响应往往不足以满足他们的需求实验验证了我们的理论,并通过模拟试验测试了该模型的应用结果表明,学习者可以通过识别老师的教学意图来提高他们的学习效率关键词

MacheachingofActiveSequentialLearners

TomiPeltolaMustafaMertÇelikokPedramDaee

tomi.peltola@aalto.fimustafa.celikok@aalto.fipedram.daee@aalto.fi

SamuelKaski

samuel.kaski@aalto.fi

HelsinkiInstituteforInformationTechnologyHIIT

DepartmentofComputerScience,AaltoUniversity,Helsinki,Finland

Macheachingaddressestheproblemoffindingthebesttrainingdatathatcan

guidealearningalgorithmtoatargetmodelwithminimaleffort.onventional

settings,ateacherprovidesdatathatareconsistentwiththetruedatadistribution.

However,forsequentiallearnerswhichactivelychoosetheirqueries,suchasmulti-

armedbanditsandactivelearners,theteachercanonlyprovideresponsestothe

learner’squeries,notdesignthefulldata.Inthissetting,consistentteacherscan

besub-optimalforfinitehorizons.Weformulatethissequentialteachingproblem,

whichcurrenttechniquesinmacheachingdonotaddress,asaMarkovdecision

process,withthedynamicsnestingamodelofthelearnerandtheactionsbeing

theteacher’sresponses.Furthermore,weaddressthecomplementaryproblemof

learningfromateacherthatns:torecognisetheteachingintentoftheresponses,

thelearnerisendowedwithamodeloftheteacher.Wetesttheformulation

withmulti-armedbanditlearnersinsimulatedexperimentsandauserstudy.The

resultsshowthatlearningisimprovedby(i)nningteachingand(ii)thelearner

havingamodeloftheteacher.Theapproachgivestoolstotakingintoaccount

strategic(nning)behaviourofusersofi

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