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正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
分析和改善加密货币应用程序中的用户体验
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循环经济方法改善加州电子垃圾回收：经济潜力和政策选择
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加拿大军事后勤革命——通过基准测试改善加拿大军方作战供应链
“这篇论文是由加拿大军事学院的一名学生为完成课程要求而撰写的。这篇论文是一份学术文件，因此包含作者认为适合该主题的事实和观点。它不一定反映任何机构的政策或意见，包括加拿大政府和加拿大国防部。未经加拿大国防部明确许可，不得发布、引用或复制本文。” 字数：17,916