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通过基于集合的可及性分析进行分层增强学习中的目标空间抽象
摘要 - 开放式学习从使用符号方法来实现目标表示，因为它们提供了为有效且可转移的学习构建知识的方法。但是，依赖符号推理的现有层次增强学习（HRL）方法通常受到手动目标表示，因此通常受到限制。自主发现符号目标表示的挑战是它必须保留关键信息，例如环境动态。在本文中，我们提出了一种通过紧急表示（即组在一起）在任务中具有相似作用的环境状态集的新兴表示的发展机制。我们引入了一种封建HRL算法，该算法同时了解目标表示和层次结构政策。该算法使用神经网络工作的符号可及性分析来近似状态集之间的过渡关系并确定目标表示。我们在复杂的导航任务上评估了我们的方法，表明学习的表示形式可解释，可转移，并导致数据有效学习。
讲座12：快速加固学习
4 UCB使用arg max a ˆ q t（a） + b，其中b是奖励项。考虑b = 5。这将使对经验奖励的算法乐观，但仍可能导致这样的算法，从而使Suer linear遗憾。
RISCLESS：一种强化学习策略，用于保证云端临时和稳定资源的 SLA
为了降低数据中心中未充分利用资源的运营成本，云提供商 (CP) 可以从常规客户（预订这些资源的客户）回收未使用的资源，然后以较低的价格（转）售给其他客户（我们称之为短暂客户）。这些回收的资源本质上是不稳定的。此类资源的转售必须满足短暂客户对 SLA 的期望。如果违反 SLA，CP 可能会受到处罚。在保证 SLA 的同时在易失性资源上部署应用程序仍然是一个挑战 [1]–[5]。事实上，如果应用程序的资源需求增加，易失性资源可能会丢失并返还给其所有者（常规客户）。常规客户应用程序行为的这种变化很难预测 [6]–[8]。人们提出了不同的策略来提高资源利用率并保证客户对短暂资源的 SLA。一些策略 [1]、[3]–[5]、[9]–[11] 完全依赖于临时资源。它们会留下一部分未使用的资源（称为安全边际），以吸收常规客户应用需求的突然增加，从而减少可回收资源的数量。其他策略 [12]–[16] 将稳定资源与易变资源相结合，以保证客户的 SLA。尽管如此，它们主要关注的是 Amazon Spot 实例 1，其波动性低于回收的资源。因此，在保证 SLA 的同时增加 CP 的利润是一项真正的挑战。我们认为，机器学习 (ML) 可用于确定何时以及在临时资源之上分配多少稳定资源（稳定资源量需要
基于...
由于需要线性化非线性系统，传统控制器的应用仅限于非线性过程的实时分析。此外，调整提出了一个重大挑战，尤其是在处理非线性系统时，因为传统方法通常需要复杂的手动计算才能在各种约束下进行操作。该研究所考虑的连续搅拌坦克加热器（CSTH）过程具有广泛的工作点，并且高度非线性。因此，这项研究的目的是通过利用强化学习（RL）来简化传统比例积分衍生物（PID）控制器调整过程，并适应实时动态过程需求，以简化传统的比例积分衍生物（PID）控制器调整过程。该研究主要关注CSTH过程的温度控制，该过程以其非线性和时间延迟特征而闻名。通过采用基于策略的RL技术，特别是双胞胎延迟的深层确定性政策（TD3）和软批评者（SAC）RL具有适当的奖励功能，调查评估了其对各种设定点的适应性，并具有抗扰动性。通过严格的实验和分析，观察到具有高斯奖励功能的TD3与SAC相比表现良好。这项研究试图证明基于TD3 RL的方法的性能在简化PID调整中的性能通过降低诸如ISE，IAE，IAE，SATTLING时间和过冲的绩效指标，为47.6％，26.5％，3.8％，3.8％和100％用于伺服响应，ISE和ISE和定居时间为37.7％和4.7％的人，而PIDER的响应者则是指数。
基于图像的波前校正使用无模型的增强学习
摘要：光学畸变阻止望远镜达到其理论衍射极限。一旦估计，这些畸变就可以通过在闭环中使用可变形的镜子进行补偿。焦平面波传感可以直接从科学传感器拍摄的图像中估算完整光路的畸变。但是，当前的局灶性平面波前传感方法依赖于物理模型的物理模型，这些模型可能会限制校正的整体性能。这项研究的目的是使用无模型的增强学习来开发一种数据驱动的方法，以自动执行对像差的估计和校正，仅使用围绕焦平面围绕焦平面作为输入而获得的相位多样性图像。我们在加强学习的框架内提出校正问题，并在模拟数据上培训代理。我们表明该方法能够可靠地学习各种现实条件的有效控制策略。我们的方法还证明了对广泛的噪声水平的鲁棒性。
知识引导的深度强化学习用于交互式推荐
摘要最多 350 个字：（请输入）交互式推荐旨在适应和学习项目和用户之间的动态交互，以实现推荐系统的响应性和准确性。强化学习天生有利于应对动态/交互环境，因此在交互式推荐研究中引起了越来越多的关注。然而，大多数现有工作倾向于学习固定的用户兴趣，而忽略了它们本质上是动态的。论文首先介绍推荐系统及其应用。然后是详细的文献综述，涵盖三个主要相关领域：序列感知推荐、交互式推荐和知识感知推荐系统。论文还回顾了基于强化学习的推荐系统应用，并讨论了其优点和缺点。之后，本论文报告了关于交互式推荐系统的一般问题陈述和要解决的挑战，包括用户动态兴趣建模、强化学习优化的计算成本以及基于强化学习的推荐系统的性能下降。特别是，我们提出了一套通过强化学习改进交互式推荐的技术和模型。我们提出了一种学习分布式交互嵌入的新模型，该模型可以以紧凑而富有表现力的方式捕获用户的动态兴趣。受到图卷积网络和知识感知推荐的最新进展的启发，我们设计了一个知识引导的深度强化学习 (KGRL) 模型，以利用强化学习和知识图谱的优势进行交互式推荐。该模型在演员-评论家网络框架内实现。它维护一个本地知识网络来指导训练阶段的决策过程，并采用注意力机制来发现项目之间的长期语义。为了降低强化学习的计算成本，我们进一步设计了一种增强优化策略，缩小了更新步骤的空间并改变了奖励函数。我们在模拟在线环境中对提出的三种方法进行了全面的实验，结果表明，与文献中的基线和最先进方法相比，我们的模型的性能得到了持续的改进。最后，本论文讨论了交互式推荐系统的未来工作和潜在的进一步改进。
多体素神经强化改变威胁调节网络内的静息状态功能连接
图 1. 神经强化干预总结（有关更多详细信息，请参阅 Taschereau-Dumouchel、Cortese 等人，2018 年）。A）一次多体素神经强化试验中的事件序列。在诱导期间，大脑活动在线处理并使用目标动物的多体素表示进行解码。此过程为我们提供了以视觉方式显示给参与者的激活可能性。B）目标动物的代表性多体素解码器（体素权重已标准化并略微平滑（FWHM = 1 毫米）以方便解释）。这些体素被用作种子区域（我们称之为腹侧颞叶皮层），以确定干预后它们的连接性变化（大脑图像是使用 pySurfer [ https://pysurfer.github.io/ ] 生成的）C）自述对我们数据库中至少 2 只动物感到恐惧的参与者参加了神经强化实验。我们使用了机器学习和一种称为超对齐的方法（Haxby 等人，2011）来确定恐惧动物（即解码器）的多体素表示。然后将恐惧动物类别随机分配为干预的目标或控制条件。参与者完成了在不同日子进行的五次神经强化课程。在干预之前和之后，参与者完成了静息状态课程，并向他们展示了他们害怕的两种动物的图像（即恐惧测试）。在这些课程中，参与者被要求报告他们对所呈现动物的主观恐惧（大脑图像是使用 Pycortex [Gao 等人，2015] 生成的）。
3D打印的连续碳纤维增强的聚碳酸酯A. sotov *a，A。Abdrakhmanovaa
现代添加剂制造技术的积极发展，即基于融合沉积建模（FDM）的连续纤维挤出，表明了它们基于纤维聚合物复合材料创建高级材料的重要潜力。这些材料在航空业中广泛使用，但是它们用作飞机组件的使用受到满足许多要求的限制。这样的要求之一是火焰阻力。对于此类应用，至关重要的是，在集成之前，聚合物复合材料被认为符合类型证书。本研究论文提出了一项研究的结果，该研究的结果3D打印了具有多碳酸盐基质的连续增强聚合物复合材料，具有增强的机械性能，并进行了火焰耐药性测试，以证明印刷材料在航空应用中的可行性。该研究涵盖了一系列界面剪切强度，拉伸强度和火焰耐药性测试。该研究使用ASTM D638-10，ASTM D635-22，光学显微镜和浸入矩阵中的单个拖放测试的3D打印复合材料的详细表征。使用连续的碳纤维共截止使材料的拉伸强度（239.29 MPa）与未固化的聚碳酸酯（54.92 MPa）相比，增加了四倍。对印刷连续增强的聚碳酸酯的火焰耐药性的调查结果表明，该复合材料在每次火焰施用后的燃烧时间少于30秒。此外，双火施用后一系列五个样本的总燃烧时间不超过250秒，平均为56秒。获得的结果得出的结论是，连续加固的聚碳酸酯是用于飞机设计中的可行材料。为了进一步支持提出的印刷技术的使用，无人驾驶飞机的框架是由连续增强的聚碳酸酯制造的。
利用高级网络安全分析来增强零信任
在一个网络威胁越来越复杂且持久的时代，基于传统的外围安全模型不再足以保护组织资产。这种范式转移加速了零信任体系结构（ZTA）的采用，该构造（ZTA）是根据“ Never Trust，始终验证”原则运行的。但是，ZTA的功效在很大程度上依赖于连续监测，动态威胁检测和自适应响应机制。本文探讨了如何利用高级网络安全分析来加强自适应安全框架内的ZTA，从而确保积极主动，实时保护不断发展的威胁。通过整合机器学习（ML），人工智能（AI）和行为分析，组织可以增强威胁检测过程的粒度和精确度，从而实现对异常活动和潜在违规的实时识别。这些高级分析有助于上下文感知的决策，从而根据用户行为，设备健康和网络活动进行动态策略调整。此外，这项研究研究了如何将预测分析和自动化事件响应能力嵌入自适应安全系统中，以最大程度地减少人类干预，减少响应时间并限制攻击表面。通过案例研究和经验数据分析，本文证明了在不同部门中网络安全分析的实际实施，强调了与在复杂的IT环境中扩展这些技术相关的益处和挑战。最终，这项研究强调了数据驱动的见解在强化零信托原则方面的关键作用，为寻求建立能够承受现代网络威胁的能够建立弹性，适应性安全的基础设施的组织提供了路线图。