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
离线增强学习(RL)旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆(BC)或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移,但它使学习的策略高度保守。另一方面,最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是,生成的措施可能是算法的,从而导致预测的Q值高度不确定,这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响,我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法,我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法,我们会提出多重重要性采样(MIS),以了解每个状态行动对的优势权重,然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明,我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明,MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字:Q学习,行为克隆,悲观机制,多重重要性采样。
在这项研究中,我们评估了自主驾驶(AD)系统中增强学习的鲁棒性(RL),特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性,是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型,以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码,使其容易受到对抗性扰动的影响,这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞,这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型,我们对两种主要情况的实证研究提出:操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明,尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性,但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数,例如在偏心转弯期间,这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作,更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究,而不是实用的现实世界威胁。
摘要 - 我提出了一种新颖的增强学习方法,用于在模拟环境中训练四足机器人。在动态环境中控制四足机器人的想法非常具有挑战性,我的方法提出了最佳的政策和培训方案,资源有限,并且表现出色。该报告使用RaisimgyMtorch开源库和专有软件Raisim进行模拟Anymal机器人。我的方法以训练时的机器人步行方案的评估为中心,以制定马尔可夫决策过程。使用在Actor-Critic模式下使用的近端策略优化算法来解决结果的MDP,并使用一台台式机收集了数千个状态转换。这项工作还提出了一个控制器方案,该计划在模拟环境中显示了数千个时间步骤。这项工作还为早期研究人员提供了他们喜欢的算法和配置的基础。
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29。JAL OTH 89/2021,HON HAI PRECISION INDUSION CO(FOXCONN)链接Foxconn响应于2021年5月6日(链接)。
课程与教学回顾:我们的课程要求和课程设置符合明尼苏达州标准、共同核心 ELA 和国家共同核心艺术标准。学生每季度上课可获得一个学分。学生每季度每天上四门课。如果学生全勤并成功完成每门课程,他们将获得 64 个学分;PiM 艺术高中要求学生获得 56 个学分才能毕业。在这些学分中,学生在语言艺术和社会研究方面获得八个或更多学分。学生在数学和科学方面获得六个或更多学分。学生可以通过各种舞蹈课程获得所需的体育学分。要获得艺术认可 - 学生必须在其专业中获得 18 个或更多学分,包括核心必修课和选修课。
本年度统计通知提供了 2003-2022 年 20 年期间英国现役正规武装部队人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通知,并包含 2022 年的新数据。该通知提供了最近 20 年的数字和比率,所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始数据收集以来的比率。数据针对整个英国正规武装部队和每个军种分别提供;皇家海军(皇家海军和皇家海军陆战队)、陆军(包括廓尔喀人)和皇家空军。除了三个军种之间的比较外,本新闻稿还与英国一般人口进行了比较。由于自 2003 年以来女性军人自杀人数较少(n=21),因此本通知开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通知的其余分析仅限于 16-59 岁的男性。2022 年要点和趋势