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主题：人工智能 ( ARTI )
• 什么是机器学习？• 传统编程与机器学习的区别 • 机器学习与人工智能的关系 • 机器学习的应用 • 机器为什么要学习？为什么不首先设计出按预期执行的机器？• 机器学习的类型（监督、无监督、半监督和强化学习） • 具有一个变量的线性回归 • 假设表示、假设空间 • 学习需要偏差 • 训练示例的概念 • 损失函数的概念，• 训练方法：机器学习算法可能用来训练模型的迭代试错过程，迭代训练方法的缺点，均方误差 (MSE)，梯度下降算法。学习率对减少损失的影响，特征缩放的重要性（最小-最大规范化）。
无限地平线的深度强化学习在连续空间中平均田间问题
我们以统一的方式介绍了用于求解连续空间平均野外游戏（MFG）和平均场控制（MFC）概率的增强学习（RL）算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将Actor-Critic（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，该函数可以以在线方式有效地更新，并使用Langevin Dynamics从结果分布中获取样品。AC代理和分数函数迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均场问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。对算法的直接修改使我们求解混合平均野外控制游戏（MFCGS）。使用渐近无限地平线框架中的线性二次基准评估我们的算法的性能。
阳性和确认学习的偏见的计算根
摘要人类不会客观地整合新信息：具有积极的情感价值和证据证明自己先前信念的结果被过度高估了。直到最近，对积极性和确认偏见的理论和经验说法都认为它们特定于“高级”信念更新。我们向此提供了证据。增强学习任务中的学习率，跨越上下文和物种估计，通常呈现出相同的特征不对称性，表明信念和价值更新过程具有关键的计算原理和扭曲。这种偏见对做出正确选择的可能性产生了过分的期望，因此产生了过度可靠的奖励期望。我们讨论了这些强化学习偏见的规范性和神经生物学根源及其在行为决策理论的更大情况中的地位。
教育与人工智能 - 斯坦福大学人工智能研究所
为什么现在这很重要？根据 GlobalNewsWire 的一份报告，在疫情期间，2020 年全球私人辅导市场规模估计为 1238 亿美元，预计到 2026 年将达到 2018 亿美元。1 私人和个性化教育的需求——受招生竞争加剧和终身学习和远程学习日益普及的推动——为教育公司和初创公司提供了一个机会，可以提供由自然语言处理和理解驱动的全面、可扩展和交互式技术。自然语言技术可以在在线课程、自导探索和补充课程等环境中灵活地增强数字平台上的学生教育。除了能够轻松简化当前的教学方法外，它们还具有提高学生学习率以及延长学习时间的明显好处。
肌肉指导的吉他踏板：通过表面肌电图和深度学习探索互动策略
本文探讨了一种与吉他踏板进行传统互动的方法。通过分析通过表面肌电图（SEMG）可穿戴传感器跟踪的肌肉收缩，我们旨在调查如何动态跟踪吉他手的声音意图，以自动控制吉他声音。基于双向长期记忆的两个复发性神经网络被删除，以实时分析SEMG信号。该系统被设计为一种数字乐器，可在初始培训过程中向每个用户校准。在培训期间，音乐家提供了他们的手势词汇，将每个手势都带到相应的踏板预设中。最有效的特征与最佳肌肉相当，以优化系统的学习率。通过一项用户研究评估了该系统，其中包括七个专家吉他手。sults表明，平均而言，参与者赞赏该系统的基础概念，并认为它能够促进其创造力。
无限视野的深度加固学习...
摘要。我们介绍了旨在以统一的方式解决连续空间均值场（MFG）和平均场控制（MFC）问题的增强学习算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将参与者 - 批判性（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，可以以在线方式进行有效更新，并使用Langevin Dynamics从产生的分布中获取样品。AC代理和分数函数被迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均领域问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。算法的直接修改使我们能够求解混合的均值场控制游戏。使用在有限的地平线框架中使用线性界面基准来评估我们的算法的性能。
实时量子态层析成像的在线优化算法
摘要 考虑到连续弱测量过程中测量噪声的存在，建立了在线量子态层析成像（QST）的优化问题并给出了相应的约束条件。基于在线交替方向乘子法（OADM）和连续弱测量（CWM），设计并推导了一种在线 QST 算法（QST-OADM）。具体来说，将在线 QST 问题分解为量子态和测量噪声两个子问题。所提算法采用自适应学习率，将计算复杂度降低至 O(d3)，为实时量子态层析成像提供更高效的机制。与现有的大多数基于 CWM 的在线 QST 算法相比，所提 QST-OADM 每次采样时都可以精确地求解两个子问题，而现有的 QST 算法在每次估计时都需要进行耗时的迭代。对 1、2、3 和 4 量子比特系统的在线 QST 的数值实验证明了所提算法的有效性。
遏制您的热情 - 国家基础设施计划
在本报告中，我们分析了碳捕获，利用率和存储（CCU）在支持英国到2050年净零排放的法律结合目标方面的潜在作用。在审查了这项技术后，我们发现了众多不适合的商业模式的过度宣传和销售不足的趋势。CCUS技术具有非常低的模块化水平，并且通常需要昂贵的自定义工程，从而导致学习率有限和降低成本。在这种期望下降的情况下，英国制定了一种雄心勃勃的CCUS战略，该战略得到了大量纳税人资金的支持，并声称这是一个机会部门 - 对于特定的很难脱碳的重型工业部门，这是可能的。但是，我们发现英国还针对应用程序，在这些应用程序中，CCU可以将消费者锁定在基于化石和化石的未来中，而未来的防止解决方案可以提供较低的成本和零排放替代方案。
评估系统：分析教育系统和指导行动的三种方法 Michelle Kaffenberger、Jason Silberstein 和 Marla Spivack
虽然传统的干预和评估可以解决学习危机的症状，但人们越来越认识到，要实现广泛而持续的学习改进，就需要系统方法来诊断和解决学习率低的根本原因。本文提出并应用了三种方法来评估教育系统，并指导如何提高学习系统的一致性。首先，我们使用学习轨迹来评估 22 个中低收入国家儿童的学习动态。其次，我们提出了一套称为 ALIGNS 原则的原则，并展示了如何使用它们来评估和改善课程、评估以及教师支持和教学的一致性。最后，我们提出了一个系统诊断框架，并将其应用于南非的一个项目，展示了该项目如何采用系统方法来改善学习。这些工具有助于具体化系统思维，并为旨在改善学习的政策和项目的设计和评估提供见解。
附录
对于所有实验，源解析器都是一个神经 PCFG [64]，具有 20 个非终结符和 20 个前终结符。所有实验共享的其他模型设置包括：（1）Adam 优化器，学习率 = 0.0005、β1 = 0.75、β2 = 0.999，（2）梯度范数剪裁为 3，（3）L2 惩罚（即权重衰减）为 10-5，（4）Xavier Glorot 均匀初始化，以及（5）训练 15 个 epoch，并在验证集上提前停止（大多数模型在 15 个 epoch 之前就收敛得很好）。SCAN 和风格迁移数据集的批次大小为 4，机器翻译数据集的批次大小为 32。由于内存限制，在实践中我们使用批次大小 1，并通过梯度累积模拟更大的批次大小。我们观察到训练有些不稳定，一些数据集（例如 SCAN 和机器翻译）需要使用 4 到 6 个随机种子进行训练才能表现良好。一般来说，我们发现过度参数化语法和使用比必要更多的非终结符是可以的 [13]。