XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System加固
无限视野的深度加固学习...
摘要。我们介绍了旨在以统一的方式解决连续空间均值场（MFG）和平均场控制（MFC）问题的增强学习算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将参与者 - 批判性（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，可以以在线方式进行有效更新，并使用Langevin Dynamics从产生的分布中获取样品。AC代理和分数函数被迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均领域问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。算法的直接修改使我们能够求解混合的均值场控制游戏。使用在有限的地平线框架中使用线性界面基准来评估我们的算法的性能。
javanese国际象棋游戏和加固学习
然后AI开始迅速发展。AI方法也出现。从图理论，树理论，状态理论，基于知识的系统到基于概率的专家系统。但是，这些理论实际上不符合约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出的AI原则。这些理论不依赖于人类理论可以思考的学习概念。这些理论仅依靠树理论和概率理论的结合来做出决定。
自主驾驶的深度加固学习...
4,5 DHOLE PATIL工程学院信息技术系摘要：自动驾驶系统（ADS）有望彻底改变运输的未来，有望提高安全性，效率和便利性。深度强化学习（DRL）已成为解决动态环境中复杂决策任务的强大方法，使其成为开发智能自动驾驶汽车的有前途的候选人。本文探讨了DRL技术在自主驾驶中的应用，重点是感知，计划和控制的整合。我们回顾了最新的DRL算法，包括深Q-networks（DQN），近端策略优化（PPO）和软演员（SAC），并检查它们在启用端到端学习驾驶政策方面的作用。此外，我们讨论了在现实世界自动驾驶场景中部署DRL所固有的挑战，包括样本效率低下，安全限制和SIM对差距。最后，本文提出了案例研究和实验结果，这些结果强调了DRL在复杂环境中提高自动驾驶性能的潜力，同时识别未来的研究方向以解决该领域的开放问题。关键字：深入强化学习（DRL），自主驾驶系统（ADS），深Q网络（DQN），近端政策优化（PPO），软演员 - 批评（SAC），端到端学习，SIM到sim-to-to-to-eal toe to toception，感知和控制，感知和控制，安全自动驾驶，安全的自动驾驶，政策学习。1。传统上，自主驾驶任务被分解为模块化组件，例如感知，计划和控制，每个组件单独解决。引言自主驾驶系统（ADS）代表了现代时代最具变革性的技术之一，其潜力通过增强安全性，减少交通拥堵并提高能源效率来彻底改变运输。深度加固学习（DRL）由于其处理动态，复杂的环境的能力，在这些系统的开发中获得了显着的牵引力。drl允许自动驾驶汽车根据周围环境的持续反馈做出决定，这对于确保在现实驾驶条件下安全有效导航至关重要[1]。但是，最新的方法倡导端到端学习系统，该系统利用DRL直接从原始感觉输入中学习最佳驾驶策略
从答案中学习的加固学习
检索增强的生成（RAG）是一种证明大语言模型（LLMS）的准确性和可靠性的方法，以进行开放域问答（ODQA）。传统的AP-PARACHES依赖于监督学习，这可能导致误导用户意图和系统输出。从人类反馈中学习（RLHF）通过使用人类偏好反馈训练奖励模型来解决此问题。在这项工作中，我们介绍了一个新颖的RLHF框架，用于ODQA，利用现有的大规模答案重新计算数据集用于培训重新模型。特别是，我们对ODQA的奖励模型扮演两个互补的角色：（i）将排名分数作为PPO的重新分配，以及（ii）检索相关事实，使ODQA系统能够提出事实答案。实验性媒介表明我们提出的框架对RLHF有效，从而导致ODQA的近乎专家性能。索引术语：检索效果的一代，加强学习，人类反馈，回答reranking
钢框架抗震加固体系的开发...
地震在世界各地肆虐，对建筑物造成了大量破坏，但仍有许多建筑物不符合现行抗震规范要求，因此需要进行抗震加固。在许多情况下，地震引起的破坏主要集中在低层钢筋混凝土 (RC) 结构上，这些结构的基本自振周期接近地震的主频。人们提出了不同的方法来减轻结构响应并耗散地震引起的能量 (Kim 2019)。增加钢支撑等额外刚度是传统且广泛使用的抗震加固技术 (Park et al . 2012, Maheri and Yazdani 2016, Mohammadi et al . 2020))。此外，采用狭缝阻尼器等金属耗能装置也被认为是结构抗震设计和加固的另一种有效手段（Zhang et al. 2015；Lee and Kim 2017；Javidan and Kim 2020；Dereje and Kim 2022）。
跨量子电路设计的加固学习
抽象变分量子算法（VQA）广泛用于解决嘈杂的中间尺度量子（NISQ）时代的优化问题。但是，设计与当前量子硬件的局限性兼容的有效量子电路（Ansatzes）仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们引入了一种加强学习（RL）代理，该学习代理自主为VQAS生成Ansatzes。RL代理在不同的图形拓扑中培训了几个优化问题，包括最大切割，最大集团和最小顶点盖。我们的结果表明，该代理能够生成有效的量子电路，其近似值比与常用的Ansatz相比有利。此外，我们确定了一个新型的Ansatzes家族，称为“连接”，特别有效地对最大切割问题有效。这些发现突出了RL技术在为量子计算中广泛应用的有效量子电路设计有效的量子电路中的潜力。
使用加固学习的无模型选项定价
reers。但令人遗憾的是，没有机会探索自己选择的学科和能力的年轻物理学家更有可能改变职业目标。较老的同事们已经成功地做出了持久的贡献，并且有很多东西可以考虑离开ihe ~~~ s！cs p ~~ r〜si ~~； th; 〜kno_;：'〜他们正在放弃
