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Runlong Zhou (周润龙)
3。脱离Bellman的完整性：通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou，Chuning Zhu，Runlong Zhou，Qiwen Cui，Abhishek Gupta，Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
2025 年科技政策奖学金
该计划的所有申请人必须是美国公民或永久居民，或已持有允许他们领取津贴的工作签证。很遗憾，我们无法为该计划提供签证担保。有关签证资格的更多信息，请参阅我们计划页面的常见问题解答部分：aspenpolicyacademy.org/fellowship
在线自我符合和相对平滑的最小化...
这项工作考虑在线投资组合选择（OPS）和在线学习量子状态，并具有对数损失。在遗憾和效率上设计最佳OPS算法的问题已经开放了30多年（Cover，1991; Cover and Ordentlich，1996; Helmbold等人。，1998; Nesterov，2011年； Orseau等。，2017年； Luo等。，2018年；范·埃文（Van Erven）等。，2020年； Mhammedi和Rakhlin，2022年； Zimmert等。，2022）。在线学习量子状态是对量子设置的OPS的概括（Lin等人，2021; Zimmert等。，2022）。量子状态的维度随量子数的数量而成倍增长，因此相对于维度的可扩展性成为量子设置中的关键问题。我们将这两个问题提出为在线凸优化，其中损失函数是自我一致的障碍，并且相对于凸函数h而平滑。我们用H作为正规器分析了在线镜像的遗憾。然后，根据分析，我们以统一的方式证明了以下内容。用t表示时间范围和d参数维度。
提交俄罗斯联邦
一个很好的例子是用于汽车的聚碳酸酯大灯，这些大灯从市场上挤出了玻璃头灯。为了确保驾驶员和行人的安全，车辆前照灯在发生事故时不应破裂或粉碎。此外，为了确保交通安全，他们不应眩光即将到来的交通，因此即使在沿着道路的小石头芯片产生不可避免的影响后，也必须确保一致的光线分布。作为高性能工程塑料，聚碳酸酯确保明亮的光线并同时满足耐用性，透明度和重量以及撞击和耐热性的所有要求。因此，任何试图限制聚碳酸酯的生产或消耗的尝试，包括通过对化学物质的“水平”限制，而无需适当考虑这种塑料在大灯中的主要应用之一 - 耐用的产品 - 最少暴露于人类的耐用产品 - 会导致与玻璃的“遗憾替代”与玻璃的“遗憾替代”。最终，在汽车行业中，由于易碎性和其他缺点，这将损害行人和交通的安全性，作为车前照灯的替代材料。
自动奖励从混杂的离线数据
抽象的奖励成型已被证明是加速增强学习过程（RL）代理的有效技术。虽然在经验应用方面取得了成功，但良好的塑形功能的设计原则上的理解较少，因此通常依赖于领域的专业知识和手动设计。为了超越这个限制，我们提出了一种新型的自动化方法，用于设计离线数据的奖励功能，可能被未观察到的混杂偏见污染。我们建议使用从离线数据集计算出的因果状态值上限作为对最佳状态价值的保守乐观估计，然后用作基于潜在的基于潜在的重新塑造（PBR）的状态电位。根据UCB原则，将我们的塑造功能应用于无模型学习者时，我们表明，它比学习者而没有塑造的学习者享有更好的差距遗憾。据我们所知，这是通过在线探索中限制PBR的第一个依赖差距的遗憾。模拟支持理论发现。
未知先验的信息设计 - 滴
古典信息设计模型（例如，贝叶斯说服和便宜的谈话）要求玩家对世界状态的先前分布有完整的了解。我们的论文研究重复说服问题，其中信息设计师不知道先验。信息设计师学会从与接收器重复相互作用中设计信号方案。我们为信息设计师设计学习算法，与在接收者决策的两个模型下使用最佳信号计划与已知先验的最佳信号计划相比，没有后悔：（1）第一型模型假设接收器知道先验并可以执行后验更新并对信号进行最佳响应。在此模型中，我们为信息设计者设计了一种学习算法，以在一般情况下实现O（log t）遗憾，而在接收器只有两个动作的情况下，在θ（log log t）遗憾的另一种算法（log log t）后悔。我们的算法基于多维和保守的二进制搜索技术，该技术绕过ω（√
德累斯顿工业大学课程概述
以下文件包含德累斯顿工业大学提供的英语课程的摘要。根据学院和部门的不同，某些课程可能比其他课程更具可持续性。因此，请检查提供的网页链接。然而，遗憾的是，一些学院没有提供其网页内容的英文翻译。尽管经过精心制作，但本摘要并不完整。我们将尽可能频繁地更新它。
美国陆军通信电子司令部
遗产通知：MG Anthony W. Potts——美国陆军驻阿伯丁试验场向 Potts 家族表示诚挚的遗憾和哀悼。任何可能拥有 MG Potts 个人物品或对其遗产提出索赔或欠债的人，请联系 COL Shermoan Daiyaan，电话 443-693-3195，或发送电子邮件至 Shermoan.l.daiyaan.mil@army.mil NLT 21 AUG 23。------------------------------------------------------------
您成功的数字工作空间策略的三步指南
令人失望的是，信息管理仍然经常被视为成本中心，很少有组织遵循最佳实践来维护，更不用说升级它了。这种忽视会导致重复，不准确，无法访问性和其他与信息有关的问题 - 损害生产力。随着时间的流逝，对组织信息的不信任蔓延，筒仓被创造并根深蒂固。不幸的是，对于许多组织而言，这是他们数字工作空间的遗憾状态。，它要求进行改革。