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smra3003人工智能与专家系统
课程目标 1.了解人工智能和专家系统的基本概念。2. 提供人工智能所涉及的各种技术和工具的知识。单元 1 简介 简介：历史、人工智能的定义、人类认知过程的模拟、知识搜索权衡、存储知识、语义网络。建模的抽象视图、基础知识。计算逻辑、使用简单逻辑连接词分析复合语句、谓词逻辑、知识组织和操作、知识获取。单元 2 人工智能中的编程和逻辑 LISP 和其他编程语言 - LISP 简介、语法和数值函数、LISP 和 PROLOG 区别、输入输出和局部变量、交互和递归、属性列表和数组替代语言、形式化符号逻辑 - WFRS 的属性、非演绎推理方法。不一致和不确定性 - 真值维护系统、默认推理和封闭世界假设、模型和临时逻辑。单元 3 搜索方法和知识表示 模糊逻辑 - 概念、模糊逻辑简介（带示例）、概率推理、贝叶斯概率推理、Dempstor Shafer 理论、可能世界表示、Ad-Hoc 方法。结构知识：图形、框架和相关结构、面向对象表示 - 对象类、消息和方法、使用 OOPS 程序的模拟示例、OOP 语言。搜索和控制策略 - 概念、搜索问题、统一或 Blined 搜索、搜索 AND – OR 图。
脉冲神经网络的最优控制
控制理论提供了一种自然语言来描述多区域交互和灵活的认知任务，例如隐性注意力或脑机接口 (BMI) 实验，这些实验需要找到足够的局部电路输入，以便以上下文相关的方式控制其动态。在最佳控制中，目标动态应该最大化沿轨迹的长期价值概念，可能受控制成本的影响。由于这个问题通常难以处理，因此当前控制网络的方法大多考虑简化设置（例如，线性二次调节器的变体）。在这里，我们提出了一个数学框架，用于对具有低秩连接的随机脉冲神经元的循环网络进行最佳控制。一个基本要素是控制成本，它惩罚偏离网络默认动态（由其循环连接指定），从而促使控制器尽可能使用默认动态。我们推导出一个贝尔曼方程，该方程指定低维网络状态 (LDS) 的值函数和相应的最佳控制输入。最优控制律采用反馈控制器的形式，如果神经元的脉冲活动倾向于将 LDS 移向更高（更低）值的区域，则该控制器向循环网络中的神经元提供外部兴奋性（抑制性）突触输入。我们使用我们的理论来研究将网络状态引导到特定终端区域的问题，这些终端区域可以位于 LDS 中具有慢速动态的区域内或区域外，类似于标准 BMI 实验。我们的结果为一种具有广泛适用性的新方法奠定了基础，该方法统一了神经计算的自下而上和自上而下的视角。
受量子计算的启发
量子计算提供了全息算法的灵感[37]，进而启发了用于计算计数问题的Holant框架（在[18]的Conforence版本中首次引入）。计算计数问题包括各种计算问题，从图表上定义的组合问题到量子计算中统计物理学和计算幅度中计算部分函数的问题。它们正在不同的框架中进行分析，包括计算约束满意度问题（计数CSP）和Holant问题的框架。计算计数问题是一个积极研究的领域，但到目前为止，似乎没有尝试将量子信息理论或量子计算中的知识应用于其分析。尽管如此，如下所示，量子信息理论，尤其是量子纠缠的理论，也是对Holant问题的研究的新途径。通过一组函数f参数化了一个holant问题；在本文中，我们考虑了布尔输入的有限代数复合物值函数。限制到有限的设置，即计数CSP社区中的标准。我们使用它来避免在有限的功能集中允许问题进行参数时出现的有效可计算性的问题。在以下内容中，布尔输入的所有代数复合物值函数的集合表示为υ。我们还写入∂n：= {f∈υ| Arity（f）= n}限制了Arity n功能的限制。此地图分配给每个顶点v∈Va函数π（v）= fv∈F。问题的实例Holant（F）由一个多数G =（V，E）组成，带有顶点V和边缘E，以及MAPπ。该地图还设置了V和F V的参数的边缘之间的两次试验，因此V的程度必须等于f V的arity。给定地图π，任何分配σ：e→{0，1}布尔值的边缘诱导重量
用于实数的快速连续小波变换（fCWT）...
信号在自然界和（人造）技术中都至关重要，因为它们使通信成为可能 1、2（图 1）。从数学上讲，信号是一维（例如语音）或多维（例如二维 (2D) 图像）的函数，它携带有关物理系统 3 的属性（例如状态）的信息。源通过信道将信号传输到接收器，接收器再将信号传送到目的地。例如，大脑通过声带通过空气发送口头信息，听者的耳朵接收该信息，然后将其传送到听者的大脑。当相同的信息通过智能手机传输时，空气会通过技术链进行补充，而其余部分则保持不变。信号在社会中无处不在 3、4（图 1）。无论信号来自何处，都需要进行处理才能生成、转换、提取和解释其所携带的信息 3。一种广泛用于解释（即提取和分析）信号中重复模式的方法是傅里叶变换 (FT) 3、4。FT 将时间函数转换为频率的复值函数，表示频率的幅度。FT 假设信号是平稳的。换句话说，它是一个随机过程，其中边际和联合密度函数不依赖于时间原点的选择 2。然而，在现实世界的实践中，这一假设经常被违反。因此，FT 无法可靠地处理现实世界的非平稳信号 5。为了避免非平稳性问题，存在先进的算法，这些算法基于信号分解为在时间和频率上很好地局部化（或分箱）的基本信号来分析信号 4。这些算法包括短期傅里叶变换 (STFT)，也称为 Gabor 变换，和小波变换 (WT) 6。 STFT 与 FT 非常相似，但它使用窗口函数和在时间和频率上都局部化的短小波（而不是纯波）来提取时间和频谱信息。STFT 的缺点是它使用固定宽度的窗口函数，因此频率分析仅限于波长接近窗口宽度 7 的频率。此外，将信号切成短的固定宽度窗口会扰乱信号的属性。因此，频率分析会受到影响 8 。
有限预见下的小型开放经济行为新凯恩斯主义模型
越来越多的研究和调查证据表明，经济决策者在形成预期时往往表现出强烈的偏见，偏离了理性预期 (RE) 的标准假设。特别是，最近有关开放经济体的实证证据表明，主观预期，而非其他力量，可能是许多基于理性预期的违规行为的主要驱动因素。1 受“前瞻性指引之谜” (Del Negro、Giannoni 和 Patterson，2015 年) 的启发，一些专注于封闭经济体理论模型的研究发现，放宽理性预期假设会产生重大的政策后果。2 然而，人们对开放经济宏观模型的关注相对较少。在本文中，我们旨在通过在开放经济背景下引入有限理性来弥合理论与实证证据之间的差距。我们的目标有两个。首先，我们开发一个小型开放经济新凯恩斯主义 (SOE-NK) 模型，整合有限理性的概念。我们考虑了 Woodford ( 2019 ) 开发的一种特殊的有限理性建模方法——有限远见。该模型足够广泛，可应用于典型的开放经济研究，同时也涵盖了决策者的远见无限延伸到未来时的 RE 分析。与标准 RE 情况相比，我们进一步研究了有限远见如何影响实际汇率的均衡动态和预测误差。其次，我们证明我们的模型为 RE 下几个与无抛补利率平价 (UIP) 相关的著名难题提供了内在的微观基础，特别是那些涉及不同时间和预测范围内的差异的难题。为了便于比较，我们使用 Gal´ı 和 Monacelli ( 2005 ) 提出的标准 SOE-NK 模型作为参考模型，并引入两个与该标准模型不同的模型。首先，我们假设决策者形成受有限远见影响的预期；也就是说，他们只考虑未来的有限规划期（以下称为 FH）。为了评估在规划期结束时可能出现的潜在情况，他们采用了从过去经验中学习到的粗略连续值函数。这意味着决策者将所有相关信息和政策变更纳入 FH 中。然而，当近似规划期之外的更远的未来时，与 RE 情景相比，他们的价值函数变得不那么准确。其次，我们假设资产市场不完整。这一假设源于这样一种观点，即为决策者提供了
研究声明
•具有以对象为中心的空间关注的表示形式：我们开发了新的视觉语言代表2; 3; 3允许轻松推断和向机器人提供有关其进度（“值函数”）向图像或语言目标的反馈，例如“将碗放在盘式架上”。使用离线增强学习4在人类视频上进行培训，允许在诸如厨房之类的真实环境中转移到机器人操作中。并联，我们已经建立了一个预先培训的对象无监督的代表，这些家族在许多粒度上捕获场景，允许下游演员动态组装与任务相关的最小表现，以使学习者能够更好地参加与任务相关的clutter and niffers tribles trimpers trimpers trains nibers trains trains nibers trains nraber nibers niber sribly nraiss nraby n traise n d – 9：e.g.，我们，我们可以启动。分类时间是执行复杂的任务，例如涉及分步食谱的“煮茄子”。•暂时关注决策和学习：代表的下游，决策可以受益于在任务学习和执行过程中对关键瞬间的选择性关注。在预测和计划中趋向于未来的关键事件10; 11和空间区域12减轻复合错误，改善图像目标达到任务绩效，并更好地转移给新机器人。对于实时动态任务，例如在杂乱的设置中移动对象抓住对象，我们已经成功训练了元控制器，这些元控制器动态确定计划执行13之前要做的“计划”（地平线和计算时间）要做。一个机器人可以通过首先学习如何检查是否紧绷来学习如何拧紧螺钉。适用于过去的经验，时间关注改善动态模型和政策学习4; 14-16：例如，当培训专注于机器人在其不久的将来最有可能经历的经验类型时，在增强学习中学习的动态模型会更好地工作。15。•细心的传感和探索：传感也带来了权衡：传感器调解可用机器人的所有环境信息，但需要资源成本。我们已经训练了机器人，从战略上通过主动传感和探索来感知任务相关信息17-22：我们已经展示了机器人如何通过这种互动23来自我评估他们的任务进展，以通过加强学习来改善自己（最佳纸张奖，CORL 2022）；例如一旦培训了政策，就不再需要支票政策及其额外费用。通过掌握的这种效率提高了效率，也可以通过其他方式实现：我们已经证明，在训练时，机器人可以通过巧妙利用访问“特权”传感器的访问来学习从更少的感觉输入24中进行操作。我们现在正在研究机器人学习者的感官需求的基础：例如，我们已经表明，在部分可观察性下基于模型的控制的基本限制也预测了学识渊博的机器人策略的难度和样本复杂性25。