XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemReinforcement
量子强化学习
多年来，人类一直在寻求以最高效的方式解决问题的方法。为此，人们主要利用了计算与物理学之间的内在联系。例如，兰道尔原理 [1]，它揭示了热力学与信息之间的关系 [2]。同样，它催生了晶体管、微处理器以及最终的数字计算机 [3] 等发明。迄今为止，计算机已被用于解决和优化各种流程。考虑到这一点，要解决某些问题，例如天气预报 [4]，首先需要对其进行模拟 [5]。然而，我们不要忘记，我们生活在一个量子世界；因此，为了尽可能准确地进行模拟，在具有同样性质的计算机上进行模拟将是最合适的 [6]。正因如此，基于这一理念，以及计算机科学领域的改进和发展，例如 GPU 或先进的数据压缩方法 [7]，如今人们对量子计算 (QC) 以及人工智能 (AI) 或机器学习 (ML) 等相关技术议论纷纷。我们几乎不可能不注意到机器学习，因为它几乎应用于我们能想到的任何领域，正成为我们日常生活中一个活跃且不可或缺的部分 [8]，广泛应用于工程、医学和科学等诸多领域。
贝叶斯强化学习
我们和其他动物学习，因为我们不确定世界上存在一些方面。这种确定性是由于最初的无知而产生的，以及我们不完全了解的世界的变化。当发现我们对世界的预测是错误的时，通常可以明显看出。Rescorla-Wagner学习规则指定了一种预测错误会导致学习的方式，它具有极大的影响力，作为Pavlovian调节的特征，并通过与Delta规则相等的方式，在更广泛的学习问题中。在这里，我们在贝叶斯环境中回顾了撤销瓦格纳规则的嵌入，这是关于不确定性与学习之间的联系的精确联系，从而讨论了诸如Kalman过滤器，结构学习及其他等建议的扩展，这些建议集体涵盖了更广泛的不确定性范围，并适应了条件的范围。
10。强化学习.pdf
惩罚，他将改变自己的态度。如果惩罚不足以改变它，那么他将受到更多的惩罚，以便在某些限制下，他一定会改变结果的态度，即结果是他将获得奖励。等等，所以有一天他会在教室里融合。
强化学习简介
•一种用于分析传感器数据的工业设备的预测维护代理，以预测故障发生，仅在需要时安排维护，并减少停机时间，并使Leroy等人付费。[2023]。•一个自主交付无人机系统，可根据交通，天气条件和客户的可用性优化交货路线和时间，从每个交付中学习以提高效率和客户满意度。•像chatgpt这样的对齐代理微调LLM，以更好地匹配用户意图。它从反馈中学习，以改善问题解释并确保准确，相关的回答。请参阅RL和LLM上的第11讲。•使用视觉识别识别成熟的水果和蔬菜的机器人收割助手，该助手在果园中航行。它可以精确地轻轻挑选农产品，最大程度地减少损坏和浪费。通过从每次收获中学习什么条件会导致最佳产量和质量，它可以帮助农民优化采摘时间表。请参阅机器人RL上的第10讲。
增强学习的数学
1个随机匪徒1 1.1快速潜入两个阶段的随机实验。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.2随机匪徒简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.3算法：探索 - 探索折衷。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.3.1基本委员会 - 然后探索算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.2从贪婪到UCB。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.3.3 Boltzmann探索。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25 1.3.4随机匪徒的简单策略梯度。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 1.4随机匪徒的下限。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31 1.4.1在相对熵上有点。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31 1.4.2 Mini-Max下限（依赖模型）。15 1.3.3 Boltzmann探索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.3.4随机匪徒的简单策略梯度。。。。。。。。。。。。。。。。27 1.4随机匪徒的下限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.4.1在相对熵上有点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.4.2 Mini-Max下限（依赖模型）。。。。。。。。。。。。。。。。。34 1.4.3渐近下限（依赖模型）。。。。。。。。。。。。。。。。。36
增强学习24-25
学生人数结果1 21907898 17.6 2 22002275 8.5 3 3 22002449 13.4 4 4 22015815 17,5 22302220 15.9 6 22305391 14.8 7 22310340 18.7 12 22403900 17.3 13 13 22406086 17.7 14 22407380 15.3 15 22407940 17.7 17.7 16 IN821200 15.4 17 IN842586 15.3 18 IN852076 17 IN852076 17 19 15.4 20 17.7 20 17.7 21 13 22 17.2 23 17.2 23 17.2 23 17.2 23 17.5 >