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vmfer：von Mises-fisher经验基于梯度方向的不确定性进行政策改进的不确定性
强化学习（RL）是决策问题中广泛的技术，构成了两个基本操作 - 政策评估和政策改进。提高学习效率仍然是RL的关键挑战，许多努力着重于使用合奏批评来提高政策评估效率。，当使用多个批评家时，政策改进过程中的演员可以获得不同的梯度。先前的研究将这些梯度合并在一起而没有考虑它们的分歧。因此，优化政策改进计划对于提高学习效率至关重要。本研究的重点是调查合奏批评家对政策改进引起的差异分歧的影响。我们介绍了梯度方向不确定性的概念，以此来衡量政策改进过程中使用的梯度之间的分歧。通过解决梯度之间的分歧，我们发现梯度方向不确定性较低的过渡在政策改进过程中更可靠。基于此分析，我们提出了一种称为von Mises-fisher经验重新采样（VMFER）的方法，该方法通过重新采样过渡过渡和为梯度方向不确定性较低的过渡提供了更高的信心来优化政策改进过程。我们的实验表明，VMFER显着地执行基准，并且特别适合RL中的整体结构。
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o迭代：允许使用不同操作多次使用组件。在ST中，迭代由放置在组件末尾的括号数字表示。例如，FDP_ACC.1（1）和FDP_ACC.1（2）表示ST包括FDP_ACC.1要求的两个迭代。在其他情况下，从保护配置文件或模块复制，需要在指示迭代的要求之后添加A /名称。例如，fcs_cop.1/skc。o分配：允许规范已确定的参数。分配使用BOLD表示，并被括号包围（例如，[分配]）。请注意，选择中的分配将以斜体和嵌入式的粗体括号（例如[[[Selected-Assignment]]）确定。o选择：允许从列表中指定一个或多个元素。选择使用粗体斜体表示，并被括号包围（例如[选择]）。 o改进：允许添加详细信息。 改进是使用粗体表示的，用于添加和罢工，以删除（例如，“……所有对象……”或“……一些大事……”）。选择使用粗体斜体表示，并被括号包围（例如[选择]）。o改进：允许添加详细信息。改进是使用粗体表示的，用于添加和罢工，以删除（例如，“……所有对象……”或“……一些大事……”）。
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儿童的超动行为障碍。这种行为障碍也被称为注意力缺陷多动障碍（ADHD）。并非所有患有这种疾病的人都过度活跃，这会影响任何时间内专注于任务的能力。患有多动症的儿童可能难以学习或从事学校工作，并且可能在学校或在家中变得积极进取或难以控制。阿斯彭脱氧明明有助于将注意力集中在注意力和分心，从而使孩子集中精力。
