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World File Search System加固
深入加固学习的邀请
培训深层神经网络以最大化目标目标已成为过去十年中成功的机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过监督学习来优化这些网络。对于许多有趣的问题，事实并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集，双语评估研究（BLEU）得分或奖励，无法通过超级学习的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有希望的替代方法，用于优化深层神经网络，以最大程度地提高非微分目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常非常理论上的呈现，该主题是在接近的时间密集。在此简介中，我们采用另一种方法，不同于经典的加强学习教科书。我们不关注表格问题，而是引入强化学习作为监督学习的概括，我们首先将其应用于非差异性目标，后来又适用于时间问题。在阅读本教程后，读者只有受监督学习的基本知识，读者将能够理解最先进的深度RL算法（例如近端策略优化（PPO））。
Omnisafe：加速安全加固学习研究的基础设施
AI系统通过增强学习（RL）算法具有促进社会发展的巨大潜力，但他们的部署经常受到安全的安全问题的阻碍。尤其是在关键安全应用中，研究人员提出了人们对未对齐RL代理的意外危害或不安全行为的担忧。安全加强学习的哲学（Saferl）是使RL代理与无害的意图和安全的行为模式保持一致。在Saferl中，代理商通过从环境中收到反馈来制定最佳政策，同时还满足了最大程度地减少意外伤害或不安全行为的风险的要求。但是，由于Saferl算法实现的复杂性质，将各个领域的方法结合起来提出了巨大的挑战。这导致在当代Saferl Research Milieu中缺乏凝聚力和有效的学习框架。在这项工作中，我们引入了一个旨在加快Saferl研究努力的基础框架。我们的综合框架涵盖了一系列涉及不同RL域的算法，并对安全元素进行了极大的重视。我们的效果将使与Saferl相关的搜索过程更加精简和有效，从而促进了AI安全性的进一步研究。我们的项目发布于：https：//github.com/pku-alignment/omnisafe。关键字：安全加强学习，学习框架，并行加速
集成电路和功率器件抗辐射工艺加固技术研究综述
图 11 不同配置层偏压下 CSOI 器件瞬态电流典型曲线 （ a ） 和 CSOI SRAM 电路的单粒子翻转截面变化 （ b ） Fig. 11 Typical transient current curve of CSOI device (a) and single event upset cross-section variation of CSOI SRAM circuit (b) under different configuration layer biases
加固
摘要 - 基于数据所有者的删除请求对机器学习模型的特定培训数据对机器学习模型的影响的过程。但是，在学习研究中很大程度上忽略了一个重要领域是强化学习。强化学习的重点是培训代理，以在环境中做出最佳决策，以最大程度地提高其累积奖励。在培训期间，代理商倾向于记住环境的特征，这引起了人们对隐私的重大关注。根据数据保护法规，环境的所有者有权撤销对代理商培训数据的访问权，因此必须开发一个新的研究领域，称为加固。加固的学习重点是撤销整个环境而不是单个数据样本。这个独特的特征提出了三个不同的挑战：1）如何针对环境提出学习方案； 2）如何避免在剩余的环境中降低代理商的演出； 3）如何评估学习的有效性。为了应对这些挑战，我们提出了两种加强学习方法。第一种方法基于减少强化学习，该学习旨在逐渐消除代理商以前获得的知识。第二种方法利用环境中毒攻击，这鼓励代理商学习新的，尽管不正确，但知识以消除未学习的环境。尤其是为了应对第三项挑战，我们介绍了“环境推论”的概念，以评估未学习的结果。源代码可在https://github.com/cp-lab-uts/reinforcement-unlearning上找到。
fortiextender™耐加固的5G/LTE网关
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PEARL：准备生产的加固学习代理
强化学习（RL）是优化长期目标的多功能框架。尽管可以使用RL正式化许多现实世界中的问题，但是学习和部署表现的RL策略需要一个旨在应对几个重要挑战的系统，包括勘探 - 诠释困境，部分可观察性，动态动作空间和安全问题。尽管这些挑战的重要性已得到充分认可，但现有的开源RL库并未明确解决它们。本文介绍了Pearl，这是一个准备生产的RL软件包，旨在以模块化的方式拥抱这些挑战。除了提出基准测试结果外，我们还重点介绍了Pearl持续采用的示例，以证明其在生产用例中的优势。Pearl在github上的github.com/facebookresearch/pearl及其官方网站是pearlagent.github.io。关键字：加固学习，开源软件，Python，Pytorch
从答案中学习的加固学习
检索增强的生成（RAG）是一种证明大语言模型（LLMS）的准确性和可靠性的方法，以进行开放域问答（ODQA）。传统的AP-PARACHES依赖于监督学习，这可能导致误导用户意图和系统输出。从人类反馈中学习（RLHF）通过使用人类偏好反馈训练奖励模型来解决此问题。在这项工作中，我们介绍了一个新颖的RLHF框架，用于ODQA，利用现有的大规模答案重新计算数据集用于培训重新模型。特别是，我们对ODQA的奖励模型扮演两个互补的角色：（i）将排名分数作为PPO的重新分配，以及（ii）检索相关事实，使ODQA系统能够提出事实答案。实验性媒介表明我们提出的框架对RLHF有效，从而导致ODQA的近乎专家性能。索引术语：检索效果的一代，加强学习，人类反馈，回答reranking
定量金融中加固学习的演变：调查
Biotite是一种属于三十二十体云母基团的铁矿，是一种自然丰富的分层材料（LM），具有有吸引力的电子特性，用于在纳米式设备中应用。Biotite在环境条件下以不可降解的LM脱颖而出，具有高质量的基础裂解，这是Van der Waals异质结构（VDWH）应用的重要优势。在这项工作中，我们将Biotite的微型机械剥落向下呈现给单层（1LS），从而产生具有较大面积和原子平坦表面的超薄薄片。为了识别和表征矿物，我们使用能量分散性光谱映射对生物岩进行了多元分析。此外，还采用同步型红外纳米光谱镜以几层形式探测其振动签名，对层数具有敏感性。我们还观察到及时（长达12个月）的良好形态和结构稳定性，并且在超薄生物岩片中热退火过程后其物理特性没有重要变化。导电原子力显微镜评估了其电容量，揭示了大约1 V/nm的电故障强度。最后，我们探讨了将Biotite用作底物的使用，并将LM封装在VDWH应用中。我们在低温下进行了光学和磁光测量。我们发现，超薄生物岩片可作为1L-摩尔2的良好底物，可与六边形的硝酸硼片相当，但它引起了1L-摩尔斯2 G因子值的少量变化，这很可能是由于其晶体结构上的天然杂质。此外，我们的结果表明，生物片片是保护敏感LMS（例如黑磷）免受降解的有用系统，可在环境空气中降解多达60天。我们的研究将Biotite作为一种有希望的，具有成本效益的LM，用于进步未来的超薄纳米技术。
rosarl：仅奖励安全的加固学习
强化学习中的一个重要问题是设计了学会在环境中安全解决任务的代理。一个常见的解决方案是定义奖励功能的惩罚或到达不安全状态时要最小化的成本。但是，设计奖励或成本功能是非平凡的，并且可以随着问题的复杂性而增加。为了解决这个问题，我们调查了Minmax罚款的概念，这是不安全状态的最小罚款，导致安全最佳政策，无论任务奖励如何。我们通过考虑环境直径和可控性来得出该惩罚的上限和下限。此外，我们提出了一种简单的算法，以便在学习任务政策的同时估算这种罚款。我们的实验证明了这种方法在使代理能够在高维连续控制环境中学习安全策略的有效性。