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基础加固工程进度及预算...
１ 防卫装备早期部署新措施 ２ 加强防卫生产基地 ３ 研究与开发 ４ 防卫能力支撑要素 ５ 强化日美同盟及促进与地区和谐的措施 ６ 加强安全保障合作 ７ 应对气候变化的举措 ８ 精简举措 ９ 自卫队的组织结构 １０ 自卫队人员数量 １１ 增加官员数量等 １２ 要求改革税制
加固学习简介（RL）
•初始化环境：状态：{s 0，s 1，s 2}，动作：{a 0，a 1}，奖励：r（s 0，a 0）= -1，r（s 0，a 1）= +2，r（s 1，a 1，a 0）= +3，r（s 1，r（s 1，a 1，a 1，a 1）= +1，a 1，a 1，a 1，r（s s 2，r（s s 2，s raction）= 0，
非平稳强化学习的复杂性
在强化学习领域的持续学习问题（通常称为非固定强化学习）被确定为对强化学习的应用的重要挑战。我们证明了最坏情况的复杂性结果，我们认为这会捕捉到这一挑战：在强化学习问题中修改单个州行动对的概率或奖励需要几乎与状态数量一样大的时间以保持价值功能的最新功能，除非有强的指数时间假设（SETH）为false;塞思（Seth）是p̸= np猜想的广泛接受的加强。回想一下，在当前应用学习中的状态数量通常是天文学的。相比之下，我们表明，仅添加新的州行动对就更容易实现。关键字：非平稳加强学习，细粒度的复杂性
批量量子加固学习
摘要 - 深度强化学习（DRL）通常需要大量的数据和环境相互作用，从而使培训过程耗时。在批处理RL的情况下，这一挑战进一步加剧了，在批处理RL的情况下，该代理仅在没有环境相互作用的预收集数据集上训练。量子计算的最新进展表明，与经典方法相比，量子模型可能需要更少的培训数据数据。在本文中，我们通过提出一种利用变量量子电路（VQC）作为离散批处理量Q-LEATER（BCQ）算法中的函数近似器来研究这种潜在优势。此外，我们通过周期性移动数据编码层中的输入变量顺序引入了新的数据重新上传方案。我们评估了算法在Openai Cartpole环境中的效率，并将其性能与基于经典的神经网络的离散BCQ进行比较。索引术语 - Quantum增强学习，批处理封装学习，变分量子计算，数据上传，数据重新上传，批量量子加固学习，离线量子加固学习。
在财务中实施强化学习...
股票市场提出了一个高度动态且复杂的环境，投资者必须在该环境中浏览很多变量和不确定性以做出明智的决定。传统的投资策略通常依赖于历史数据分析和启发式方法，这些方法可能无法有效地捕捉市场的复杂性。随着人工智能（AI）的进步，尤其是强化学习（RL），已经出现了新的机会，从而通过使系统能够随着时间的推移学习和适应来增强投资策略。强化学习涉及培训代理人，通过奖励理想的结果并惩罚不良结果来做出决策。在股票市场投资的背景下，RL可以用于制定在管理风险同时最大程度地提高收益的策略。本文旨在调查RL在财务决策支持系统（FDSS）中的实施，以进行股票市场投资，从而洞悉其潜在利益并应对相关挑战。股票市场是一个高度动态且复杂的环境，在做出明智的决策方面给投资者带来了许多挑战。传统的投资策略通常依赖于历史数据分析和启发式方法，这些方法可能无法充分捕捉金融市场固有的复杂性和快速变化。随着高级人工智能（AI）技术的出现，尤其是强化学习（RL），已经出现了新的可能性，以通过自适应学习和优化来增强投资策略。强化学习是机器学习的一个分支，代理通过与环境进行互动以最大程度地提高累积奖励来做出决策。此范式特别适合股票市场，代理商可以根据不断发展的市场条件不断适应其战略。与依赖标签数据的监督学习不同，RL可以开发模型，这些模型从其行动的后果中学习，使其非常适合
DS 669-102：加固学习
课程时间表：星期五，06：00 PM-08：50 PM KUPF 205讲师：Jing Li，Jingli@njit.edu，GITC 4419课程概述：增强学习广泛用于许多工程和科学学科，例如自动驾驶，机器人驱动，优化，优化，最佳，心理学，心理学，心理学和Neursosice和Neursosice和Neursodience和Neursocy和Neursody和Neursodience和Neursodience和Neursodience和Neursodience和Neursodience和Neursodience和Neursosice和Neursodience。它强调代理商从与环境的直接互动中学习，而无需依靠监督。在机器学习的所有形式中，加强学习是最接近人类的学习。因此，它已成为机器学习，人工智能和神经网络研究中最活跃的研究领域之一。此外，该领域在该行业开发了令人印象深刻的应用程序。本课程涵盖了强化学习中的当前主题，关键概念，经典和现代算法，并包含理论和应用。主题包括但不限于马尔可夫决策过程，探索和剥削，计划，基于价值的学习，政策梯度。学生将介绍有关强化学习，从事书面和编程作业的最新论文，并进行强化学习项目。完成本课程后，学生将能够开始使用加强学习来解决可以指定为MDP的实际问题。暂定时间表：
分布的深钢筋学习
摘要：随着Alphago的突破，深入的强化学习已成为解决顺序决策问题的公认技术。尽管其声誉，但由于其试验和错误学习机制引起的数据效率低下，使得深层执行学习难以在广泛的领域应用。已经开发了许多用于样本有效的深层增强学习的方法，例如环境建模，经验转移和分布式修改，其中分布式深层掌握学习表明了其在各种应用中的潜力，例如人类计算机游戏和智能运输。在本文中，我们通过比较了经典的分布式深入强化学习方法并研究重要组成部分，以实现有效的分布式学习，从而涵盖了单个玩家单位分布的深度强化学习与最复杂的多个玩家分布深度强化学习。此外，我们回顾了重新发布的工具箱，这些工具箱有助于实现分布的深度强化学习，而无需对其非分发版本进行多次修改。通过分析其优势和劣势，开发和释放了多人多代理的多代理分布式深入强化学习工具箱，这在战争游戏中得到了进一步的验证，这是一个复杂的环境，显示了针对多个玩家的拟议工具盒的可用性，多个代理和多个代理在复杂的游戏下分配了深度强化学习。最后，我们试图指出挑战和未来的趋势，希望这份简短的评论可以为有兴趣分配深入强化学习感兴趣的研究人员提供指南或火花。
Lipschitz终身加固学习
•MDP空间中V ∗和Q ∗的Lipschitz连续性的理论研究； •根据MDP之间的局部距离提出的实用，非负转移方法； •在终身RL设置中应用此转移方法的PAC-MDP算法的建议和研究。
控制系统和增强学习
6 Markov Chains 205 6.1 Markov Models Are State Space Models 205 6.2 Simple Examples 208 6.3 Spectra and Ergodicity 211 6.4 A Random Glance Ahead 215 6.5 Poisson ' s Equation 216 6.6 Lyapunov Functions 218 6.7 Simulation: Confidence Bounds and Control Variates 222 6.8 Sensitivity and Actor-Only Methods 230 6.9 Ergodic Theory for General Markov Chains* 233 6.10练习236 6.11笔记243