该信息产品所采用的名称和材料的介绍并不意味着关于联合国食品和农业组织(FAO)的任何意见的表达,即有关任何国家,领土,城市或地区或其当局的法律或发展状况,或有关其前沿或边界或界限的任何国家,城市或地区或其当局的法律或发展状况。在地图上的虚线表示近似边界线,可能还没有完全同意。提及制造商的特定公司或产品,无论是否已获得专利,并不意味着粮农组织因不提及类似性质而被粮农组织认可或建议。本信息产品中表达的观点是作者的观点,不一定反映粮农组织的观点或政策。ISSN 0041-6436 [PRINT] ISSN 1564-3697 [在线] ISBN 978-92-5-138357-5©FAO,2023
在这项工作中,我们对香草生成对抗网络(GAN)的非反应性特性进行了详尽的研究。与先前已知的结果相比,我们证明了基础密度P ∗与GAN估计值之间的Jensen-Shannon(JS)差异的甲骨文不平等。我们界限的优势在应用于非参数密度估计的应用中变得明确。我们表明,GAN估计值和P ∗之间的JS差异与(log n/ n)2β/(2β + d)的速度快速衰减,其中n是样本大小,β决定了p ∗的平滑度。这种收敛速率与最佳的密度相吻合(至对数因素)与最佳的密度相一致。关键字:生成模型,甲骨文不平等,詹森 - 香农风险,最小值率,非参数密度估计。
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当丢失的过程取决于丢失的值本身时,需要在基于可能的基于可能性的suplce时明确建模并考虑到它。,我们提出了一种在丢失过程取决于丢失的数据的情况下构建和拟合深层变量模型(DLVM)的方法。特别是,深层神经网络使我们能够显着建模给定数据的缺失模式的条件分布。这允许对缺失类型的先验信息(例如,自我审查)进入模型。我们的推理技术基于重要性加权推断,涉及最大化关节可能性的下限。通过在潜在空间和数据空间中使用重新聚集技巧来获得界限的随机梯度。我们在各种数据集和缺少的模式上显示,明确建模丢失过程是无价的。
s 2 ak遗憾的上限,其中s,a,k,h,t = kh和β分别代表状态,动作,情节,时间范围,总时间段数量和风险参数的数量。它与RSVI2(Fei等人,2021年)匹配,与新的分布分析有关,重点是回报的分布,而不是与这些回报相关的风险值。据我们所知,这是第一个遗憾的分析,即在样本复杂性方面桥接了DRL和RSRL。要解决无模型DRL算法中固有的计算算法,我们提出了一种带有分布表示的替代DRL算法。这种方法有效地表示使用重新定义的分布类别的任何有限分布。在保持既定的后悔界限的同时,它显着扩大了计算效率。
黑板:所有与课程相关的作业和材料都将在黑板上提供。公告将发布在黑板上。学生必须有一个工作的CUNY门户帐户才能接收与课程相关的信息描述:本课程是算法设计和分析的介绍性本科课程。本课程的目标是引入基本基本算法设计技术,从理论和实用的角度来看,这些技术都很有趣。我们将介绍基本的算法设计技术,例如划分和争议,动态编程和贪婪的技术。我们将介绍算法正确性的证明,以及通过复发方程解决方案解决算法时间界限的渐近分析。一些特定算法主题包括:确定性和随机排序和搜索算法,深度和广度的第一个搜索图算法,用于查找路径和
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当前,行业的目标是实现超越公司界限的流程数字化。因此,迫切需要制定标准和技术解决方案,以便在能源设施的整个生命周期内,所有阶段和功能之间能够以数字方式交换机器可读的技术信息。尽管大多数此类生命周期信息 (LCI) 已在数字系统之间交换,但其中大部分信息仍被锁定在专有数据解决方案(例如 3D 应用程序和模型)中,或以数字系统无法理解的文档和图表形式存在。因此,互操作性,即两个或多个数字系统交换信息和理解这些信息的能力,是实现与数字孪生、以数据为中心的组织形式、进一步自动化以及物理设施安全高效运行相关的数字化战略的关键挑战。