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案件 1:24-cv-07620 文件 1 提交日期 10/08/24 第 1 页，共 45 页
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图形摘要
安全加强学习（SRL）旨在优化最大程度地提高长期奖励的控制政策，同时遵守安全限制。SRL具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶汽车，工业机器人技术和医疗保健。离线增强学习（RL）的最新进展 - 代理商在不与环境互动的情况下从静态数据集中学习政策 - 已成为一种有希望的方法来得出安全控制策略。但是，离线RL面临着重大挑战，例如数据中的协变量转移和离群值，这可能导致次优政策。同样，在线SRL通过实时环境互动得出安全的政策，与异常值进行斗争，并且通常依靠不切实际的规律性假设，从而限制了其实用性。本文通过提出一种混合访问线路方法来解决这些挑战。首先，离线学习指南在线探索的先验知识。然后，在在线学习过程中，我们用Student-T的流程（TP）替换流行的高斯流程（GP），以增强协变速器和异常值的鲁棒性。
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2017年维多利亚时代基础设施计划对30年的基础设施策略做出了回应，概述了许多不同的基础设施优先级和“未来指示”，包括将SRL确定为建立墨尔本未来的关键运输项目。维多利亚时代的基础设施计划还确定了如何支持中产阶级以适应将来更大的多样性，而墨尔本的增长领域将需要新的公共交通工具以及其他基础设施投资，例如学校和医院。SRL将通过通过中环郊区提供运输基础设施来解决这一问题，以将维多利亚人与健康，教育和就业中心联系起来。