为了确保在实际系统中加固学习的有用性(RL),确保它们对噪声和对抗性攻击至关重要。在对抗RL中,外部攻击者有能力操纵受害者与环境的互动。我们研究了整个在线操纵攻击,其中包括(i)国家攻击,(ii)观察攻击(这是对状态的概括),(iii)行动攻击和(iv)奖励攻击。我们表明了攻击者设计的隐形攻击问题,该攻击最大化了其自身的预期奖励,通常与最小化受害者的价值相对应,这是由马尔可夫·德克尼(Markov DeSision)过程(MDP)捕获的,我们称之为元MDP,因为它不是真实的环境,而是通过攻击互动所带来的更高级别的环境。我们表明,攻击者可以通过在多项式时间进行计划或使用Standard RL技术进行多项式样本复杂性来得出最佳攻击。我们认为,可以将受害者的最佳防御政策计算为对Stochastic Stackelberg游戏的解决方案,可以将其进一步简化为基于部分的基于转弯的随机游戏(POTBSG)。攻击者和受害者都不会从各自的最佳政策中受益,因此这种解决方案确实很健壮。尽管防御问题是NP-HARD,但我们表明在许多情况下,可以在多项式时间(样本复杂性)中计算(学习)最佳的马尔可夫防御。
3学习步态过渡的基于模型的最佳控制21 3.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2相关文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3基于模型的控制器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3.1体系结构概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.3.2步态过渡机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.4学习步态适应政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.1控制步态时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.4.2 MDP定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.5.1适应的步态和速度跟踪。。。。。。。。。。。。。。。31 3.5.2能源效率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 3.5.3与相关工作的比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.5.4消融研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.6结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36
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。
假设我们有一个无限 - 摩托克,折扣的MDP M =⟨S,A,R,T,γ⟩具有有限的状态行动空间,| S×A | <∞和0≤γ<1。对于任何两个任意集x和y,我们将所有函数的类表示从x到y的所有函数的类别为{x→y}≜{f | F:X→Y}。在随后的问题中,令q,q'∈{s×a→r}是任意两个任意的动作值函数,并考虑任何固定的状态s∈S。没有一般性丧失,您可以假设Q(s,a)≥Q'(s,a),∀(s,a)∈S×a。
使用专家系统[3],可以编码可以代表环境或应用程序域中固有的因果规则的简单规则集。这些规则控制系统(或系统的代理)如何感知环境,计划行动并执行任务。规则是由决定系统行为的人类程序员手工编码的。在视频游戏等环境中,这些规则可能会导致能够与环境,其他代理和玩家进行复杂的互动的智能代理。不幸的是,这些规则在程序员提供的规则之外的情况之外时,这些规则很容易失败。airis是一种从对其操作环境的原始观察结果中自主学习专家的休闲规则的方法。每个规则都描述了状态的部分变化(而不是全州过渡),并且可以共同用于通过将规则预先确定不匹配的投票机制产生未来的预测状态。在高水平上,这导致了代表内部世界模型的动作状态图。但是,与马尔可夫决策过程(MDP,[8])中的状态转移模型相比,代理可以构建代理商以前尚未经历过的未来状态。Sys-TEM然后使用该世界模型上的任何计划算法来制定计划和执行任务,同时使其具有与非平稳环境的灵活性,并通过典型的MDP形式化可以实现强化学习推动者[5]超越强化学习剂[5]来实现的灵活性。airis保留了透明度,可变性,可忽视性和有效性等专家系统的所有好处,同时还提供了灵活性和
自然风化下 CCB 保存的中密度刨花板的评估 Sabrina Fernanda Sartório Poleto、Vinicius Borges de Moura Aquino、b、* Eduardo Chahud、c Roberto Vasconcelos Pinheiro、d Luiz Antonio Melgaço Nunes Branco、c Diogo Aparecido Lopes Silva、e Cristiane Inácio de Campos、f Julio Cesar Molina, f Carlos Maviael de Carvalho, b André Luis Christoforo, g 和 Francisco Antonio Rocco Lahr a 木材工程产品是土木建筑、制造和家具行业使用木材的替代品。其中一种产品是中密度刨花板(MDP)面板,它是由木质颗粒和树脂在高温高压下制成的。这项研究制作了一个原型来评估使用蓖麻油基聚氨酯树脂和松树防水的 MDP 面板的使用情况。 CCB 防腐剂处理的残留物可用作墙面涂料。评估了风化、木板位置和防水处理的影响。面板按照巴西标准 ABNT NBR 14810 (2013) 的要求制造,并按照国际标准进行评估。MDP 面板符合标准要求,其特性与文献中报告的相似,表明可以用作墙面涂料。统计分析表明,唯一重要因素是风化,它影响物理和机械性能。关键词:松属;中密度刨花板;风化;蓖麻油树脂;防水联系信息:a:木材和木结构实验室,结构工程系,圣保罗大学圣卡洛斯工程学院,圣卡洛斯/SP,巴西;b:阿拉瓜亚工程研究所,南部和东南帕拉联邦大学 (UNIFESSPA),桑塔纳杜阿拉瓜亚/PA,巴西; c:土木工程系,米纳斯吉拉斯联邦大学 (UFMG),贝洛奥里藏特/MG,巴西; d:马托格罗索州立大学土木工程系(UNEMAT),锡诺普/蒙大拿州,巴西; e:索罗卡巴生产工程系,圣卡洛斯联邦大学 (UFSCar),索罗卡巴/SP,巴西; f:圣保罗州立大学 (UNESP),伊塔佩瓦校区,Rua Geraldo Alckmin, 519,伊塔佩瓦/SP,巴西; g:巴西圣卡洛斯联邦大学土木工程系 (DECiv); *通讯作者:aquino.vini@hotmail.com 简介 巴西拥有全球木材种类最多的国家,境内有 8,715 种木材种类。该国还拥有最大的植被覆盖率,约占其大陆的 58%(4.94 亿公顷)(Beech 等人,2017 年;Steege 等人,2019 年)。巴西的再造林面积由松属和桉树属木材组成,其中巴西有 784 万公顷主要用于造纸和纸浆生产、家具和木制工程产品(Indústria Brasileira de Árvores - IBÁ,2017 年)。木质工程产品的使用量有所增加,并被认为是土木工程木材使用的替代品。这些产品包括定向刨花板 (OSB)、胶合板、中密度纤维板 (MDF) 和中密度刨花板 (MDP) (Dias 和 Lahr 2004;Akgül 等人 2017;Souza 等人 2018;Way 等人 2018;Bertolini 等人 2019b)。这些木制品是用木材制造过程中的废料生产的。然而,对残渣再利用的需求促进了使用
马尔可夫决策过程(MDP)是我们解决强化学习问题的框架。一组状态s,动作A和奖励有限元素构成了框架的主要组成部分。在时间步骤t上,环境具有状态s,代理商根据其观察结果选择了动作。环境现在更改为新状态S t +1,代理接收R t +1。这将继续t = 0,1,。。。,t时终端状态在时间t处发生。由于国家和奖励的有限要素,我们可以根据先前的状态建立对它们的概率分布,并在等式(1)中显示的动作。
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)