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入学的信息手册
有关更多信息，请联系：Dean Academic Malaviya国家技术研究院J.L.N.办公室Marg，斋浦尔（Raj。）- 302017。电子邮件：gymissions@mnit.ac.in，webmaster@mnit.ac.in（有关技术问题）电话号码。 0141-2715038（12.00 pm至3.00 pm）网站：www.mnit.ac.in应用程序必须在线填写（链接可在www.mnit.ac.in上找到）。 在线开始日期：-04/06/2021申请的最后一个日期和时间：-30/06/2021（直到5.00 pm）提交在线申请表的临时申请表的临时列表列出了在线/离线书面测试/访谈的候选/合格候选人的临时列表，将在Institute网站上显示09/07/07/2021。 书面测试的日期（在线/离线）：-26/07/2021至27/07/2021访谈日期（在线/离线）： - 27/07/2021至28/07/2021候选人的候选人的候选人的最终结果最终结果： - 09/08/2021注： - 没有单独的访谈字母，将在线访谈（在线访谈），将在线审查（在线审查）（在线审查）（在线审查）（在线）。 还请参阅PG程序的规则和法规手册，以获取网站mnit.ac.in的更多详细信息。 入学类别电子邮件：gymissions@mnit.ac.in，webmaster@mnit.ac.in（有关技术问题）电话号码。0141-2715038（12.00 pm至3.00 pm）网站：www.mnit.ac.in应用程序必须在线填写（链接可在www.mnit.ac.in上找到）。在线开始日期：-04/06/2021申请的最后一个日期和时间：-30/06/2021（直到5.00 pm）提交在线申请表的临时申请表的临时列表列出了在线/离线书面测试/访谈的候选/合格候选人的临时列表，将在Institute网站上显示09/07/07/2021。书面测试的日期（在线/离线）：-26/07/2021至27/07/2021访谈日期（在线/离线）： - 27/07/2021至28/07/2021候选人的候选人的候选人的最终结果最终结果： - 09/08/2021注： - 没有单独的访谈字母，将在线访谈（在线访谈），将在线审查（在线审查）（在线审查）（在线审查）（在线）。还请参阅PG程序的规则和法规手册，以获取网站mnit.ac.in的更多详细信息。入学类别
国际教学杂志2021年10月●第14卷，第4号E-ISSN：1308-1470●www.e-iji.net p-issn：1694-
该研究的目的是比较传统和移动学习环境中思维映射的有效性。该研究探讨了使用在线学习平台时传统的离线学习活动（包括思维映射）是否可以改善。思维映射用于创业课程，用于推出初创公司以集思广益并提出商业想法。这项研究于2020年进行，涉及271名本科医学生，在保加利亚索非亚大学和俄罗斯第一莫斯科州立药用大学学习。实验的结果表明，在传统的离线环境中学习的学生与使用移动设备的学生相比表现更好。已经考虑了移动学习的一般概念。因此，该方法使学生能够选择解决各种问题的最合适的设备。为了提高教育过程中思维映射的有效性，可以离线和在线执行任务。获得的结果的实际意义在于，他们允许选择最有效的离线和移动学习技术来制作思维地图。
迈向上下文的信息理论框架 -
1。Lanqing Li，Rui Yang和Dijun Luo。焦点：通过距离度量学习和行为正则化的有效的全面隔行元提升学习。ICLR 2021。2。haoqi yuan和Zongqing lu。通过对比度学习，脱机元强化学习的强大任务表示。ICML 2022。3。Yunkai Gao等。 下文减少离线元强化学习。 神经2023。Yunkai Gao等。下文减少离线元强化学习。神经2023。
行为克隆您需要的一切吗？了解模仿学习中的视野
模仿学习（IL）旨在通过从演示中学习来模仿专家在顺序决策任务中的行为，并已广泛应用于机器人技术，自动驾驶和自动回归文本生成。最简单的IL方法是行为克隆（BC），被认为会导致样本复杂性，并对问题视野的不利二次依赖性依赖，激发了各种不同的在线算法，这些算法在对数据的更强假设以及学习者访问专家的访问方面具有改进的线性范围依赖性。我们从学习理论的角度重新审视了离线和在线IL之间的明显差距，重点是可实现的/良好的设置，其中包括一般政策类别，包括深层神经网络。通过对对数损失的行为克隆进行新的分析，我们表明，只要（i）控制累积回报的范围，并且（ii）控制政策类别的监督学习复杂性的适当概念。将我们的结果专门用于确定性的固定策略，我们表明，离线和在线IL之间的差距比以前想象的要小：（i）可以在密集的奖励下实现离线IL的线性依赖性（与以前仅在线iL中可以实现的知识相匹配）； （ii）在政策类别的情况下，在线IL也无法随着对数损失的影响，即使在Manign MDP中也无法改善离线IL。我们通过对标准RL任务和自回归语言生成的实验来补充我们的理论结果，以验证我们发现的实际相关性。
人类大脑在自然体验的事件边界重新激活特定情境的过去信息
摘要 尽管我们以连续的方式感知世界，但我们的体验被分割成离散事件。然而，为了理解这些事件，必须将它们拼接成一个总体叙述——一个展开事件的模型。有人提出，当啮齿动物建立空间环境模型时，这种拼接过程发生在离线神经再激活中。在这里，我们表明，在理解自然叙事的同时，人类会重新激活过去事件的神经表征。与离线重放类似，这些重新激活发生在海马体和默认模式网络中，其中重新激活对相关的过去事件有选择性。然而，这些重新激活不是在长时间的离线期间发生的，而是在正在进行的叙述事件之间的边界上发生的。这些结果在两个数据集中重复出现，表明重新激活是将时间上相距遥远的信息绑定到对正在进行的体验的连贯理解中的候选机制。
使用Q ...
离线增强学习（RL）是一种学习范式，代理商从固定的经验数据集中学习。但是，仅从静态数据集中学习可以限制由于缺乏探索而限制性能。为了克服它，离线到在线RL将离线预训练与on-line-fielting结合在一起，这使代理商可以实时与环境进行互动，从而完善其政策。尽管有好处，但在线阶段的脱机RL方法中存在降解和缓慢改善。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，称为EN基于Semble的O ffline-o o nline（Enoto）RL。通过增加Q-Networks的数量，我们无缝桥接离线预培训和在线微调而不会降低性能。此外，为了加快线条绩效的提高，我们适当放松了Q值估计和基于公司集合的勘探机制的悲观情绪，进入了我们的框架。实验结果表明，ENOTO可以实质上提高训练稳定性，学习效率以及在一系列运动和NAVIND任务上进行微调过程中现有离线RL方法的最终表现，从而极大地超过了现有的离线离线到Online-Online-Online-Online RL方法。
Wen SunWen Sun
标题：数据集重置在人类反馈中的在线增强学习中的作用：从人类反馈（RLHF）学习的在线增强学习是用于微调生成模型（例如大语言模型（LLMS））的范式，例如迄今为止最强大的LLMS，例如ChatGpts和GPT4。在这项工作中，利用文本生成的关键属性 - - 在任何地方重置的能力，我们提出了一种新的专业RL算法，在RLHF Pipeline中使用时，可以超越标准RL算法（例如近端策略优化（PPO））。我们的新算法数据集重置策略梯度（DR-PG），通过数据集重置在线策略培训期间的现有离线优先数据集：它将策略梯度优化器重置给离线数据集中的州，而不是总是从初始状态分布开始。离线偏好数据集提供了更有信息的状态（即与我们要优化的基本偏好更相关），我们可以从中重置RL优化器并执行策略优化。从理论上讲，我们表明，在RLHF管道中使用DR-PG时，DR-PG学会了至少与离线数据集涵盖的任何策略一样出色。在实验中，我们证明在标准的RLHF基准中，DR-PG的一代明显好于GPT4 Win-Rate的指标下的PPO一代。Bio：Wen Sun是康奈尔计算机科学系的助理教授。在此之前，他是纽约市Microsoft Research的博士后研究员，并于2019年从卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的机器人学院完成了博士学位。他通常对机器学习感兴趣，尤其是强化学习。他目前的许多研究都是关于设计算法，以进行有效的顺序决策，理解探索和剥削以及如何利用离线数据来克服勘探。
![T.E. SEM。 vi @ vidyalan [12月。 2024]
每2020](/simg/1\1ef6f05f958bafb49dcc1ccc00a0939b8367fcbe.webp)
T.E. SEM。 vi @ vidyalan [12月。 2024] 每2020
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