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PEARL：准备生产的加固学习代理
强化学习（RL）是优化长期目标的多功能框架。尽管可以使用RL正式化许多现实世界中的问题，但是学习和部署表现的RL策略需要一个旨在应对几个重要挑战的系统，包括勘探 - 诠释困境，部分可观察性，动态动作空间和安全问题。尽管这些挑战的重要性已得到充分认可，但现有的开源RL库并未明确解决它们。本文介绍了Pearl，这是一个准备生产的RL软件包，旨在以模块化的方式拥抱这些挑战。除了提出基准测试结果外，我们还重点介绍了Pearl持续采用的示例，以证明其在生产用例中的优势。Pearl在github上的github.com/facebookresearch/pearl及其官方网站是pearlagent.github.io。关键字：加固学习，开源软件，Python，Pytorch
强化学习在航空领域的应用综述
强化学习 (RL) 已成为解决包括航空业在内的各个领域复杂决策问题的有力工具。本文全面概述了 RL 及其在航空业中的应用。我们首先介绍 RL 的基本概念和算法，强调它们在从交互中学习和优化决策过程方面的独特优势。然后，我们深入研究 RL 方法在航空业中的成功实施，涵盖飞行控制、空中交通管理、航空公司收入管理、飞机维护调度等领域。此外，我们讨论了 RL 在提高航空业安全性和可持续性方面的潜在优势。最后，我们确定并探索了未来研究的开放挑战和领域，强调强化学习和航空领域之间需要继续创新和合作。
![arxiv：2311.01223v4 [cs.lg] 2024年2月23日](/simg/4\43c28fea9ff05de55c15ddd7d0588dd7ecbb3560.webp)
arxiv：2311.01223v4 [cs.lg] 2024年2月23日
扩散模型在样本质量和训练稳定性方面超过了先前的生成模型。最近的作品表明，扩散模式在改善增强学习（RL）的影响方面具有优势。这项调查旨在概述这个新兴领域，并希望激发新的研究。首先，我们检查了RL算法遇到的几种挑战。然后，我们根据扩散模型在RL中的作用，介绍现有方法的分类法，并探讨如何解决前面的挑战。我们进一步概述了在各种与RL相关任务中扩散模型的成功应用。最后，我们总结了调查，并提供了对未来研究方向的见解。我们正在积极维护论文和其他相关资源的GitHub存储库，以利用RL 1中的扩散模型。
M2Curl：通过自我监督的表示机器人操纵学习的样品有效的多模式增强学习
摘要 - 多模式增强学习（RL）的最关键方面之一是不同观察方式的有效整合。具有从这些模式中得出的鲁棒和准确表示是增强RL算法的鲁棒性和样品效率的关键。但是，在RL设置中，用于视觉动作数据的学习表示构成了重大挑战，尤其是由于数据的高维度以及与动态环境和任务目标相关的视觉和触觉输入所涉及的复杂性。为了应对这些挑战，我们提出了多模式对比度无监督的强化学习（M2CURL）。我们的方法采用了一种新颖的多式自我监督学习技术，该技术可以学习有效的代表，并有助于更快的RL算法收敛。我们的方法对RL算法不可知，因此可以与任何可用的RL算法进行集成。我们在触觉健身房2模拟器上评估了M2Curl，并表明它可以显着提高不同操纵任务的学习效率。与没有我们的表示学习方法相比，与标准RL算法相比，每集更快的收敛速率和更高的累积奖励可以证明这一点。项目网站：https：//sites.google.com/view/m2curl/ home
一项关于加强学习中自我播放方法的调查
I. i ntroduction r einformention学习（RL）代表机器学习中的重要范式[1]，与通过与环境的互动进行优化决策过程。它从根本上使用马尔可夫决策过程（MDP）进行建模，这是一个数学框架，描述了在状态，行动，过渡和奖励方面的环境。在MDP中，代理人通过观察状态，根据定义的政策执行诉讼，获得后续奖励，并过渡到后续状态。RL算法的主要目标是得出最佳策略，该政策随着时间的推移而产生最大预期的累积奖励。深度RL通过使用深层神经网络作为函数近似器来扩展传统RL [2]。深度学习与RL的这种融合在处理高维状态空间方面发挥了作用，这有助于在各种复杂的任务中进行突破。
![arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日](/simg/b\b182430460dac1aa304742f79e75a070b5a147e7.webp)
arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日
增强学习（RL），一个人工智能的子场（AI），重点是培训代理，通过与环境互动以最大程度地提高累积奖励来做出决策。本文概述了RL的概述，涵盖了其核心概念，方法和资源以进行进一步学习。它对基本组成部分（例如国家，行动，政策和奖励信号）提供了详尽的解释，以确保读者发展扎实的基本理解。此外，本文提出了各种RL算法，根据关键因素（例如，基于模型，基于价值，基于策略，基于策略，基于策略和其他关键因素）进行分类。还提供了用于学习和实施RL的资源，例如书籍，课程和在线社区。通过提供清晰的结构化介绍，本文旨在简化初学者的RL复杂性，从而为理解和应用实时技术提供直接的途径。
量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析
（2）都柏林三一学院心理学学院（3）都柏林三一学院三一学院神经科学研究所（4）加利福尼亚大学伯克利分校的心理学系伯克利分校的抽象焦虑与额叶执行功能的缺陷有着牢固的联系。然而，尽管焦虑在学习任务方面的表现受损也与焦虑有关，但焦虑症中强化学习（RL）障碍的计算研究却产生了不同的结果。WM过程会导致与RL过程并行的学习行为，并调节有效的学习率随负载的函数。但是，WM过程通常没有在焦虑和RL的研究中进行建模。在当前的研究中，我们利用了一个实验范式（RLWM），该范式使用多个刺激集尺寸来操纵WM和RL过程在增强学习和保留任务中的相对贡献。使用交互式RL和WM过程的计算模型，我们研究了通过RL或WM中的缺陷来影响生理或认知焦虑症的个体差异。升高的生理学，但没有认知，焦虑评分与所有设置大小的学习和保留测试过程中的表现差异很强。在计算上，较高的生理焦虑评分与降低的学习率和WM衰减率提高显着相关。为了强调对WM对学习的贡献的重要性，我们考虑了在没有WM模块的情况下拟合RL模型的效果。在这里，我们发现，在考虑的10个仅RL模型中的9个中的9个中，至少将较高生理焦虑的学习绩效降低至至少部分错误地归因于随机决策噪声。这些发现揭示了在焦虑中学习的双重过程障碍，这与比认知焦虑表型更生理有关。更广泛地说，这项工作还表明，在研究与心理病理学相关的学习缺陷时，会计WM对RL的贡献的重要性。引言我们从世界经验中学习的能力是成功决策和最终生存的关键要素。以及精神病理学的其他方面，焦虑与学习障碍有关，包括学习较慢和表现降低（1）。增强学习模型（RL;（2）已成功地用于研究跨动物和人类学习的认知机制。将这项工作扩展到临床领域，RL模型已用于研究心理病理学对学习的影响（3）。在这里，关于确切的精确
月球开拓者号任务的月球热测绘仪。NE Bowles 1 (neil.bowles@physics.ox.ac.uk)，BL Ehlmann 2,3，RL Klim
用于月球开拓者任务的月球热测绘仪。 NE Bowles 1 (neil.bowles@physics.ox.ac.uk)、BL Ehlmann 2,3、RL Klima 4、D. Blaney 3、S. Calcutt 1、J. Dickson 2、KL Donaldson Hanna 5,1、CS Edwards 6、R. Evans 1、R. Green 3、W. Frazier 3、R. Greenberger 2、MA House 7、C. Howe 8、J. Miura 2、C. Pieters 9、M. Sampson 10、R. Schindhelm 10、E. Scheller 2、C. Seybold 3、DR Thompson 3、J. Troeltzsch 10、TJ Warren 1、K. Shirley 1 和 J. Weinberg 10。 1 英国牛津大学物理系、2 加州理工学院，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市、3 加州理工学院喷气推进实验室，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市、4 约翰霍普金斯应用物理实验室，美国马里兰州劳雷尔市、5 中佛罗里达大学物理系，美国佛罗里达州奥兰多市、6 北亚利桑那大学，美国亚利桑那州弗拉格斯塔夫市、7 帕萨迪纳城市学院，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市、8 STFC RAL 空间公司，英国迪德科特市、9 布朗大学，美国罗德岛州普罗维登斯市、10 Ball Aerospace & Technologies Corporation，美国科罗拉多州博尔德市。
STARS 安全值得信赖的自主权......
AFRL 正在使用名为强化学习 (RL) 的机器学习工具来训练智能代理在环境中采取行动，目标是最大化整体长期回报。RL 基于操作性条件作用的心理学概念，例如，可用于通过正强化和负强化来训练狗。由于 RL 在具有高维状态空间、复杂规则结构和未知动态的环境中表现出色，因此在本项目中使用了 RL。使用传统的、强大的决策工具很难制定可靠且高性能的解决方案。然而，RL 已证明能够在从围棋等棋盘游戏、星际争霸等实时战略游戏到阿尔法空战等军事交战场景等突破性领域创造出优于人类的代理。
LSE法律，技术与社会（LTS）中心事件
rl是机器学习的领域，与软件代理如何在环境中采取行动，以最大程度地提高累积奖励的概念。rl是三个基本的机器学习范式之一，以及受监督的学习和无监督的学习。它与监督的学习不同，因为它不需要标记输入/输出对并明确纠正次优的动作。相反，重点是……在探索（未知领域）和剥削（当前知识）之间取得平衡。环境通常以马尔可夫决策过程（MDP）的形式说明，因为此上下文的许多RL算法都利用动态编程技术。经典动态编程和RL算法之间的主要不同：RL不假定MDP的精确数学模型的知识，并靶向大型MDP，而确切方法变得不可行。