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基于可解释的Kolmogorov-Arnold网络的双深度Q网络中的人机协同特征选择
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出一种新框架，将人机协作特征选择与双深度Q网络结合，解决高维特征选择的适应性和可扩展性问题，显著提升MNIST和FashionMNIST数据集的分类准确率和模型可解释性。
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关键要点
- 本研究提出一种新框架，结合人机协作特征选择与双深度Q网络。
- 该框架解决了高维特征选择的适应性和可扩展性问题。
- 通过模拟人类反馈和随机分布采样，动态精炼特征子集。
- 显著提高了MNIST和FashionMNIST数据集的分类准确率。
- 提升了模型的可解释性，适合实时、自适应的决策需求。
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