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基于增强学习的估计 -
图3。流过一个气缸。（a）使用p = 3传感器，RL-ROE和KF-ROE状态估计值的RL-ROE和KF-ROE状态估计值的归一化L 2误差。（b）使用p = 3传感器在训练过程中未看到的RE值以及相应的RL-ROE和KF-ROE估计值的RE值的地面真相速度幅度在t = 50处。参考溶液轮廓中的黑色交叉表示传感器位置。（c）左：归一化的L 2误差，使用P = 3传感器时的μ与μ相对于μ。属于训练集S的μ值由大圆圈显示，而测试值则显示为小圆圈。右：归一化的L 2误差，随着时间的推移和RE的测试值进行平均，传感器数量p。在（a）和（c）中，误差指标在5个轨迹上平均具有随机采样的初始真实状态z 0，而阴影区域表示标准偏差。
分类控制论中的强化学习
•LQR：线性系统动力学，二次成本。分析封闭解决方案•MDP和非线性动力学，任意成本。迭代解决方案•RL：未知环境动态，成本未知。这里解决方案方法的结构是什么？[Mujoco]
对受访者驱动的采样的加强学习
6011 DBH受访者驱动的采样（RDS）是一种基于网络的抽样策略，用于研究隐藏人群，无需提供采样框架。在RDS研究的每个时期中，当前的研究参与者浪潮都被激励以通过其社交联系来招募下一波浪潮。RDS的成功和效率可以严重取决于激励措施的属性和基础（潜在的）网络结构。我们提出了一种基于增强学习的自适应RDS设计，以优化某种研究实用程序，例如效率，治疗传播，覆盖范围等。我们的设计基于与RDS过程的分支过程近似，但是，即使没有完全识别网络，我们提出的研究后推论程序也适用于一般网络模型。仿真实验表明，所提出的设计在静态和两步RDS程序方面具有巨大的提高。
环境对抗强化学习
• Experimental results show performance increase compared to standard RL across all variations of training environment when using adversarial training • Gradient of performance predictor is effective for updating the environment in an adversarial manner • EARL could be used to learn policies for complicated tasks • Method presented for increasing difficulty, but decreasing difficulty is an open question • Future work will test EARL on more environments with other baseline RL algorithms for the inner-loop
元逆约束增强...
逆增强学习（IRL）由于其有效性从专家的演示中恢复奖励功能的有效性，因此一直在接受大量的研究工作，这些奖励功能可以很好地解释专家的行为。在实际应用中，约束无处不在，与一组约束相比，奖励功能比单个奖励功能更好地解释了复杂的行为（Malik等，2021）。因此，提出了逆约束强化学习（ICRL）以从专家的示范中学习限制。IRL上的最新目前（Fu等，2018; Imani＆Ghoreishi，2021）和ICRL（Scobee＆Sastry，2019年）可以在不受约束的环境中学习奖励功能，或者可以推断出与获得地面真相奖励但不能推断出两者的约束。为了解决这一挑战，提出了分布式ICRL（Liu＆Zhu，2022）来学习专家的奖励功能和约束。在本文中，我们遵循（Liu＆Zhu，2022）中的ICRL的定义，这意味着学习专家的奖励功能和约束。
强化学习：全面的概述
摘要 - 机器学习是人工智能的最重要部分之一。机器学习现在是一项重要的创新，并且具有足够数量的用途。强化学习是最大的机器学习应用程序之一，它使机器和软件代理能够更精确地工作并在特定上下文中解决行为，以最大程度地提高其性能。自我完善功能，基于网络的学习以及最少的加强学习努力帮助机器成为基本技术的智能代理。随着强大而有效的算法的发展，仍然有很多工作要做。因此，本研究的主要目的是从机器学习的角度使用各种算法提供确认学习评论和应用。
对强化学习进化的评论
摘要 - 强化学习（RL）已成为人工智能（AI）和自我足够结构的迅速发展的领域，彻底改变了机器分析和进行选择的方式。在过去的几年中，RL显着提高了更复杂的算法和方法，这些算法和方法解决了越来越复杂的实际世界问题。这一进展是通过使用计算能力的增强，大数据集的可用性以及改进机器获得策略的驱动来驱动的，可以使RL解决从机器人技术和自动驾驶系统到医疗保健和财务的广泛行业的挑战。RL的效果在优化不确定和动态环境中优化选择制定程序的能力方面显而易见。通过从与环境的互动中了解，RL代理可以做出最大化冗长的时间奖励，适应转换情况并随着时间的推移增强的决策。这种适应性使RL在传统方法短暂落后，尤其是在复杂的，过度的空间和安排后的言论中的情况下成为宝贵的工具。本评论旨在提供有关当前RL国家的根本信息，强调其跨学科贡献以及它如何塑造AI和自主技术的命运。它讨论了RL如何影响机器人技术，自然语言处理和娱乐的改进，同时探索其部署的道德和实践要求的情况。此外，它研究了众多领域的主要研究，这些研究促成了RL的发展。
深度强化学习的神经生物学
在哪里可以找到更多信息？ Akera, T.、Trimm, E. 和 Lampson, MA (2019)。自私着丝粒减数分裂作弊的分子策略。Cell 178，1132–1144.e10。Burt, A. 和 Crisanti, A. (2018) 基因驱动：进化与合成。ACS Chem. Biol. 13，343–346。Cazemajor, M.、Joly, D. 和 Montchamp-Moreau, C. (2000)。拟果蝇的性别比例减数分裂驱动与 Y 染色体的方程不分离有关。Genetics 154，229–236。Crow, JF (1991)。孟德尔分离为何如此精确？BioEssays 13，305–312。 Dawe, RK, Lowry, EG, Gent, JI, Stitzer, MC, Swentowsky, KW, Higgins, DM, Ross-Ibarra, J., Wallace, JG, Kanizay, LB, Alabady, M., et al . (2018). 驱动蛋白-14 马达激活新着丝粒以促进玉米减数分裂驱动。Cell 173 , 839–850。Dyer, KA, Charlesworth, B., 和 Jaenike, J. (2007). 减数分裂驱动导致的染色体范围连锁不平衡。Proc. Natl. Acad. Sci. USA 104 , 1587–1592。Herrmann, BG, Koschorz, B., Wertz, K., McLaughlin, KJ, 和 Kispert, A. (1999)。 t 复合体反应基因编码的蛋白激酶导致非孟德尔遗传。自然 402，141–146。Larracuente, AM 和 Presgraves, DC (2012)。果蝇的自私分离扭曲基因复合体。遗传学 192，33–53。Lindholm, AK、Dyer, KA、Firman, RC、Fishman, L.、Forstmeier, W.、Holman, L.、Johannesson, H.、Knief, U.、Kokko, H.、Larracuente, AM 等人 (2016)。减数分裂驱动的生态学和进化动力学。生态学发展趋势 31，315–326。Sandler, L. 和 Novitski, E. (1957)。减数分裂驱动作为一种进化力量。美国自然。 91 , 105–110。Zanders, SE 和 Unckless, RL (2019)。减数分裂驱动因素的生育成本。Curr. Biol. 29 , R512– R520。
大脑中的分布式强化学习
了解奖励和惩罚对于生存至关重要。经典研究表明，哺乳动物中脑多巴胺神经元环与强化学习算法的奖励预测误差之间存在令人印象深刻的对应关系，这表示实际奖励与预测平均奖励之间的差异。然而，不仅要学习潜在奖励的平均值，还要学习其完整分布，这可能是有益的。机器学习的最新进展揭示了一套生物学上可行的算法，用于根据经验重建这种奖励分布。在这里，我们回顾了这些算法的数学基础以及它们在神经生物学上实现的初步证据。最后，我们重点介绍了有关这些分布代码的电路计算和行为读出的未解决的问题。