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变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）
直流电压梯度产品
DCVG 测量仪 Quantum 数据记录器 探头手柄（偏置和普通） CIPS 探头手柄（普通） 硫酸铜参考探头 硫酸铜参考探头 右手连接导线 卫星天线（3 个天线 / 1 个 Quantum） 左手连接导线 Quantum 右手连接导线 参考探头尖端支架 Quantum 左手连接导线 探头尖端垫圈 120/240 伏电池充电器 木制探头尖端 Quantum 电池充电器 PTFE 密封胶带 Quantum 电池组（1 x 12V 电池） 120/240 伏电池充电器 Quantum - 计算机连接导线 电池充电器适配器 导线 电池充电器适配器导线 探头填充瓶 DCVG 远程接地电缆 硫酸铜晶体 (JAR) 断路器电池电缆 设备便携包 Quantum 天线电池电缆 探头便携包 探头手柄 CIPS 连接导线 DCVG 使用说明书 短路电缆 电线分配器 框架 / 线束（完整） 电缆Quantum 铅分配器 木制探针头支架 探针头垫圈 木制探针头 PTFE 密封胶带 探针填充瓶 硫酸铜晶体 (JAR) 12.5cm 空线轴 卷线轴固定轴，用于绕线 设备携带箱 探针携带箱 Quantum 下载程序 CD 组合 DCVG 和 CIPS 方法说明 Quantum 设备使用说明书
值梯度加权模型...
基于模型的增强学习（MBRL）是一种获得控制策略的样本有效技术，但不可避免的建模误差通常会导致性能恶化。MBRL中的模型通常仅用于重建动态，尤其是状态观察，而模型误差对策略的影响并未由培训目标捕获。这导致MBRL的目标目标之间的不匹配，实现良好的政策和价值学习，以及实践中采用的损失函数的目标，未来的国家预测。天真的直觉表明，价值感知的模型学习将解决这个问题，实际上，已经基于理论分析提出了针对该客观不匹配问题的第二种解决方案。但是，在实践中，它们往往不如通常使用的最大可能性（MLE）方法。在本文中，我们提出了价值梯度加权模型损失（VAGRAM），这是一种新颖的价值模型学习方法，可改善MBRL在具有挑战性的环境中的性能，例如小型模型容量和分散注意力的状态尺寸。我们分析了MLE和值感知的方法，并演示了他们如何在学习价值吸引模型时无法解释样本覆盖范围和功能近似的行为。fom，我们强调了在深度学习环境中稳定优化的其他目标。为了实现这一目标，我们利用经验值函数的梯度作为对RL算法对模型误差的敏感性的量度。我们通过表明我们的损失函数能够在Mujoco基准套件上获得高回报来验证我们的分析，同时比基于最大似然的方法更健壮。
沿海城市乡村大气梯度实验（...
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连续梯度胶体玻璃
层次结构设计可以引入特定系统的进一步复杂性。[22]，例如，具有跨平面的多层PC膜的晶格常数显示在单组分系统中找不到的晶格。这些范围从宽带反射率[23]到角度选择性。[24]，制造方法通常是乏味的，通常施加物理蒸气沉积或重复的胶体组件。[25,26]没有精确的优化，后者可能会遭受预先形成的层和分层的影响。进一步的问题包括在界面处的光散射和小样本量。尽管对光子晶体和眼镜进行了激烈的研究，但胶体介质结构的一个主要类别的关注很少：连续梯度结构。连续梯度是一个新兴的话题，文献中很少有例子和方法。可以通过离心[27,28]组装后变形[29]或修饰涂层程序形成逐渐变化，例如，在颗粒间距离或组合中。[30,31]从基本的角度来看，需要开发对具有逐渐变化特性的光子材料的物理理解，并将其与实验结果进行比较。[32–34]据我们所知，迄今为止，尚未对具有连续粒度梯度的光子集成组件实现实验性实现。第二，自组装必须保留，而不是混合粒度梯度，并将颗粒逐渐固定在胶体合奏中。要达到这样的结构，需要解决两个主要挑战：首先，需要可靠地可靠地可靠地控制大小的精确控制和连续的大小变化。在这里，我们为两个挑战提供了一种解决方案，这些挑战也可以应用于其他（功能性）颗粒。这种连续梯度胶体玻璃的一般方法将为胶体介质结构的领域增加缺失的碎片，并为光子工程及其他地区打开一个新的领域。心脏
基于Fletcher-Reeves共轭梯度算法...
最近，世界能源系统正在经历重大的过渡。过渡主要是由更新不断发展的电基础设施，整合低碳能源并通过新型需求（例如智能住宅，电动运输，维持供应保护）来满足多余功耗的需求[1]。整体上，由于持续的气候变化，世界被迫从使用化石燃料发电厂转变为使用可再生能源，这与可持续发展目标（SDG）7一致，这需要从使用化石燃料转变为使用清洁和负担得起的能源的过渡。尽管整合各种来源具有提高的能源效率以及其可持续性的优势，但在分析电力系统稳定性期间，它也引入了新的困难。
超高分辨率梯度磁系统
可以测量水平梯度。通过在智能网格算法中利用测量的水平梯度，可以显著改善磁体的空间定位。因此，可以更好地分辨横向连续的地平线。此外，梯度增强可以显著提高与飞行方向平行或次平行的磁特征的分辨率，如右下图所示。使用 MIDAS 的优势 MIDAS 的优势包括：
量子梯度下降的回顾 - PhysLab
量子计算是一个新兴领域，有可能对优化、密码学和量子系统模拟等各个领域产生重大影响。在各种量子算法中，参数化量子电路在量子机器学习和量子优化等应用中起着关键作用。在此背景下，量子梯度下降已成为优化这些电路的主要技术。在本文中，我们对量子梯度下降算法进行了全面的研究，高级物理本科生可以理解，同时保持了严谨的学术研究论文风格。我们提供了该算法的详细数学公式，包括其收敛性和复杂性分析。我们还讨论了实现方法，展示了算法的实用方面。最后，我们给出了实验结果，证明了该算法在各种量子计算应用中的有效性。在本文结束时，读者应该对量子梯度下降算法及其在参数化量子电路优化中的意义有透彻的了解。