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风险敏感策略的分布式强化学习
我们利用分布式强化学习解决了基于 CVaR 风险度量的风险敏感策略学习问题。具体而言，我们表明，应用分布式贝尔曼最优算子时，标准行动选择策略既不会收敛到动态马尔可夫 CVaR，也不会收敛到静态非马尔可夫 CVaR。我们建议对现有算法进行修改，包括一个新的分布式贝尔曼算子，并表明所提出的策略极大地扩展了分布式强化学习在学习和表示 CVaR 优化策略方面的效用。我们提出的方法是标准分布式强化学习算法的简单扩展，因此可以利用深度强化学习的许多最新进展。无论是在合成数据还是真实数据上，我们都通过经验表明，我们提出的算法能够学习更好的 CVaR 优化策略。
椭圆结构的祝福和高级批准
在这次演讲中，我介绍了连续时间政策评估算法设计的最新发展，并引入了新颖的Bellman方程式。这些方法将RL技术的灵活性与高阶数值方案的精度相结合。除其他结果外，我将强调基础椭圆结构如何提供强大的理论保证，即使有效的层远扩展到了无限。最后，我将讨论这些理论见解如何为实用算法设计提供信息。
机器学习（4个学分）
机器学习介绍，监督学习 - 线性回归，逻辑回归，感知。指数族，广义线性模型。（8）生成学习算法。高斯判别分析。幼稚的贝叶斯。支持向量机。偏见/方差权衡模型选择和特征选择。评估和调试学习算法，决策树，随机森林。（10）深度学习简介 - 卷积神经网络。（4）无监督的学习聚类 - k-均值，em，高斯的混合物，因子分析。降低降低 - ICA。（8）增强学习-MDP，Bellman方程，价值迭代和政策迭代，线性二次调节（LQR），Q学习。值函数近似。（12）
1 单元 1 人工智能 (AI)
很难对人工智能给出一个精确的定义。一些人工智能科学家最近尝试用各种方式来定义人工智能（简称 AI）。根据 Haugeland 的说法，人工智能是“使计算机思考的令人兴奋的新尝试……具有思想的机器，在完整和字面意义上（1985）”对于 Bellman 来说，它是“与人类思维相关的活动的自动化，例如决策、解决问题、学习等活动……（1978）。” Charniak 和 McDermett 将 AI 定义为“通过使用计算模型对心理能力的研究（1985）。”而对于 Winston 来说，它是“对使感知、推理和行动成为可能的计算的研究（1984）”对于 Kurzweil 来说，AI 是“创造机器的艺术，这些机器在需要智能时执行功能
![arxiv：2502.14264v1 [cs.ai] 2025年2月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\91d92c1b59721e27856344a080fb32d0b6678a23.webp)
arxiv：2502.14264v1 [cs.ai] 2025年2月20日
深度强化学习者经常面临有效协调感知和决策共同体的挑战，尤其是在具有高度感官输入的环境中，特征相关性各不相同。这项工作介绍了Sprig（使用内部游戏动力学的Spackelberg感知 - 预定学习学习），该框架将内部的感知互动建模为合作的Stackelberg游戏。在Sprig中，感知模块充当领导者，战略性地处理原始感觉状态，而策略模块则遵循，根据提取的功能做出决策。Sprig通过修改后的Bellman运营商提供了理由保证，同时保留了现代政策优化的好处。对Atari Beamrider环境的实验结果，通过其游戏理论提取和决策制定的游戏理论，获得了Sprig的有效性，比标准PPO提高了30％的回报。
自适应计算和机器学习803（NEP 803）
简介：基本概念。监督的学习设置：至少是平方，逻辑回归，感知器，指数家庭，生成学习算法，高斯判别分析，幼稚的贝叶斯，支持向量机器，模型选择和功能选择。学习理论：偏见/差异权衡，工会和切尔诺夫/hoeffding界限，风险投资维度，最坏情况（在线）学习。无监督的学习：聚类，k-均值，期望最大化，高斯人的混合物，因子分析，主成分分析，独立组件分析。强化学习和控制：马尔可夫决策过程，钟声方程，价值迭代和政策迭代，Q学习，价值函数近似，策略搜索，加强，部分可观察到的马尔可夫决策问题。
通过离线增强学习中的一阶状态动态增强价值函数估计
在离线增强学习（RL）中，通过离散时间钟形方程更新值函数通常会由于可用数据范围有限而遇到挑战。这种限制源于Bellman方程，该方程无法准确预测未访问的状态的价值。为了解决这个问题，我们引入了一种创新的解决方案，该解决方案桥接了连续和离散的RL方法，利用了它们的优势。我们的方法使用离散的RL算法从数据集中得出值函数，同时确保该函数的第一个衍生衍生物与汉密尔顿 - 雅各布·贝尔曼在连续RL中定义的状态和动作的局部特征与状态和动作的局部特征一致。我们为确定性策略梯度方法和随机性政策梯度方法提供了实用算法。在D4RL数据集上进行的实验显示，合并一阶信息可显着改善离线RL问题的政策性能。