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上次更新于2024年3月6日
上次更新了2024年3月6日有关前瞻性陈述的谨慎，该文档包含前瞻性陈述 - 即与未来事件相关的陈述，这些陈述与未来的事件有关，这些事件的性质是在不同程度上解决不同程度的事件。这些前瞻性陈述通常会解决GE Vernova（公司）期望未来的业务，财务绩效和财务状况，并且通常包含诸如“期望”，“预期”，“预期”，“预期”，“计划”，“ PLAN”，“ SEEK”，“ SEEK”，“ SEEK”，“ SEE SEE”，“ SEE”，“ WILL”，“ WILL”，“ WILL”，“ WIRD”，“ WIRN MITATITY”，“ WIRN MITATION”，“ est MITATION”，“ TARGATS”，“ TARGET，“ TARGET”，“ PRELILILILIL”，“ PRELILILILIL”，“或“范围”，或“范围”，“”。前瞻性陈述的性质陈述是在不同程度上解决的问题，例如有关计划和潜在交易的陈述，包括GE计划的GE Vernova的计划分拆；宏观经济和市场状况以及波动性对公司业务运营，财务业绩和财务状况以及全球供应链和世界经济的影响；其预期的财务绩效，包括现金流，收入，有机增长，利润率，收入和每股收益；公司的信用评级和前景；它的资金和流动性；其业务成本结构和降低成本的计划；重组；商誉障碍或其他财务费用；或税率。对于ge Vernova，风险或不确定性可能导致其实际结果的特定领域与前瞻性陈述中表达的结果实质上不同，包括：
脱机模仿学习与各种反事实推理
在离线模仿学习（IL）中，代理商旨在学习最佳的专家行为政策，而无需其他在线环境互动。但是，在许多现实情况下，例如机器人操纵，脱机数据集是从次优行为中收集的，没有奖励。由于稀缺的专家数据，这些代理通常会简单地记住较差的轨迹，并且容易受到环境变化的影响，因此缺乏对新环境推广的能力。要自动生成高质量的专家数据并提高代理的概括能力，我们提出了一个名为ffline i的框架，即通过进行反事实推断，并使用c oferfactual数据a u摄量（oilca）。尤其是我们利用可识别的变异自动编码器来生成反事实样本以进行专家数据增强。我们理论上分析了生成的专家数据的影响和概括的改进。此外，我们进行了广泛的实验，以证明我们的方法在两个d eep m ind c introl s uite基准测试基准上的分布性能和c ausal w orld w orld w orld w orld w orld w orld w orld基准的表现显着超过了各种基准。