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在增强学习中塑造稀疏的奖励
在许多现实世界中，代理商的奖励信号非常稀疏，这使得学习有效的奖励功能以进行奖励构成挑战。为了解决这个问题，我们的方法不仅可以通过非零奖励过渡，而且还采用半监督学习（SSL）技术（SSL）技术以及新的数据增强来学习轨迹空间代表性，从大多数过渡，从而提高奖励奖励Shaping Shaping shaping shaping shaping shaping shaping。Atari和机器人操作中的实验结果表明，我们的方法有效地将奖励概括为稀疏的奖励场景，与好奇心驱动的方法相比，达到更高的最佳分数表现。拟议的双熵数据增强增强了性能，显示出比其他增强方法的最佳分数提高15.8％。
自动奖励从混杂的离线数据
抽象的奖励成型已被证明是加速增强学习过程（RL）代理的有效技术。虽然在经验应用方面取得了成功，但良好的塑形功能的设计原则上的理解较少，因此通常依赖于领域的专业知识和手动设计。为了超越这个限制，我们提出了一种新型的自动化方法，用于设计离线数据的奖励功能，可能被未观察到的混杂偏见污染。我们建议使用从离线数据集计算出的因果状态值上限作为对最佳状态价值的保守乐观估计，然后用作基于潜在的基于潜在的重新塑造（PBR）的状态电位。根据UCB原则，将我们的塑造功能应用于无模型学习者时，我们表明，它比学习者而没有塑造的学习者享有更好的差距遗憾。据我们所知，这是通过在线探索中限制PBR的第一个依赖差距的遗憾。模拟支持理论发现。
光遗传学激活果蝇幼虫中巨型 GABA 能中枢脑中间神经元的奖励能力
1 莱布尼茨神经生物学研究所，学习和记忆遗传学系，马格德堡，39118，德国，2 莱比锡大学生物研究所动物生理学系，莱比锡，04103，德国，3 莱比锡大学生物研究所遗传学系，莱比锡，04103，德国，4 魏茨曼科学研究所分子细胞生物学系，雷霍沃特，7610001，以色列，5 亚琛工业大学成像和计算机视觉研究所，亚琛，52074，德国，6 波多黎各大学医学科学园区神经生物学研究所，旧圣胡安，波多黎各，00901，7 剑桥大学生理学、发育和神经科学系，剑桥，CB2 3EL，英国，8 珍妮莉亚研究园区，霍华德休斯医学研究所，阿什本， 20147，弗吉尼亚州，9 莱布尼茨神经生物学研究所，组合神经影像核心设施，马格德堡，39118，德国，10 加利福尼亚大学，分子，细胞和发育生物学系，加利福尼亚州洛杉矶 90095-1606，11 巴黎萨克雷大学，国立科学研究中心，巴黎萨克雷神经科学研究所，萨克雷，91400，法国，12 行为脑科学中心，马格德堡，39106，德国，13 奥托冯格里克大学生物学研究所，马格德堡，39120，德国
奖励流量和扩散模型的微调
主要参考：伴随匹配：具有无内存随机最佳控制的微调流量和扩散生成模型。C. Domingo-Enrich，M。Drozdzal，B。Karrer，R。T。Q. Chen，ICLR2025。https：//arxiv.org/abs/2409.08861
2025年1月的奖励和认可（R＆R）解决方案峰矩阵®评估2025
1本评估是基于珠穆朗玛峰集团的估计，该估计利用其专有交易情报（TI）数据库，服务提供商的公开披露以及与买家的互动。它还通过12个提供商的RFI（成就者，AdvantageClub.ai，Augeo，Angegn，Anging 2 Excel，Inspirus，Ita Group，O.C。）获取了输入。Tanner，Vantage Circle，Vega HR，Workhuman，Worktango和XoxoDay 2 Everest Group已独立地分析了奖励网关和Gointegro，考虑到它们的独特功能。但是，两家公司现在都是同一实体的一部分，Edenred机密性：Everest Group非常重视其机密性承诺。收集到的任何特定合同信息只能以汇总方式呈现给行业
在嘈杂的协作点云获取环境中，基于准确性的传感器奖励
摘要 - 在Point-Cloud获取环境中的常见挑战，例如实现安全性和自动驾驶，是确定传感器和工人的放置以及要支付给他们的奖励。游戏理论可作为一种非常强大的工具，用于确定部署的传感器和工人的适当奖励的问题，并且先前的一些研究提出了使用游戏理论来确定奖励的方法。但是，这些方法并未考虑AI对下游任务的识别准确性的影响，以开发这些适当的奖励。在本文中，我们通过考虑AI的识别准确性提出了游戏理论的新特征功能。为了定义我们的功能，我们研究了观点数量和点云的噪声水平如何影响分类精度。此外，我们分析了识别模型通过使用Shap重点关注的点云的哪一部分，这是一种基于Shapley值改善机器学习的方法。索引术语 - 点云，特征功能，莎普利值，shap，零拍点云识别模型
引文：Kenneth Blum 等人。“是时候承认基因和表观遗传学确实是有益生活的蓝图，通过这种蓝图，生物体可以控制
4- 6 , Mark S Gold 7 , Eliot L Gardner 8 , Igor Elman 1,9 , Merlene Oscar Berman 10 , Jean Lud Cadet 11 , Alireza Sharafshah 12 , Catherine A Dennen 13 , Abdalla Bowirrat 1 , Albert Pinhasov 1 , David Baron , Marrie Gondre , 13 , Marrie Lewis 15 , Rajendra D Badgaiyan 16 , Jag Khalsa 17 , Keerthy Sunder 18,19 , Kevin T Murphy 20 , Milan T Makale 21 , Edward J Modestino 22 , Nicole Jafari 23,24 , Foojan Zeine 25 , 26 , Alexander Mander 27 3 , Brian S Fuehrlein 28 和 Panayotis K Thanos 1,29
大脑奖励系统及其体积研究...
已经表明，在许多类型的成瘾中，大脑中发生结构变化，并可能对维持成瘾行为产生影响，这可以通过治疗改善。这项研究旨在鉴定出酒精使用障碍大脑奖励系统的结构变化。采用结构磁共振成像比较了总白质和灰质的体积，以及伏隔核，腹侧对盖面积，杏仁核和海马的体积，其中15个人患有酒精使用障碍和17个健康对照。对密歇根州酒精中毒筛查测试，酒精依赖问卷的严重程度和酒精使用障碍识别测试进行了给参与者，以揭示酒精使用的模式和依赖性的严重程度。患有酒精疾病的人群的右海马体积显着减少。在其他大脑区域方面，两组之间没有发现差异。总而言之，这项研究表明，酒精使用障碍患者的髋关节体积减少。这表明结构变化在酒精使用障碍中常见的认知障碍的病因中起作用。关键字：酒精，大脑奖励系统，神经影像学，中皮质胶质系统
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