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comp 4010A加固学习课程概论（初步版本）
计算机科学学院的本科顾问可在5302hp室提供；或通过电子邮件scs.ug.advisor@cunet.carleton.ca。本科顾问可以协助提供有关先决条件和拒绝，课程替代/等价的信息，了解您的学术审计以及毕业的其余要求。本科顾问还将推荐学生提供适当的资源，例如科学学生成功中心，学习支持服务和写作服务。
使用自然语言动作空间进行加固学习的语言模型
使用自然语言动作空间的强化学习通常由于自然语言的组合而遭受维度的诅咒。先前的研究利用了预验证的语言模型来限制动作语义并减少动作空间的大小。然而，由于经过验证的模型通常是在一般的竞争中训练的，因此在预审计的模型中编码的先验和特定RL环境的特征之间可能存在不匹配的不匹配。为了解决这个问题，我们提出了相互信息的正规政策选择，MIPO。MIPO可以使动作空间的隐式和动态减少。从审计的语言模型提供的先验开始，我们的方法基于相互信息正常化的指导在学习过程中动态调整了先验。从理论上讲，我们证明了这种政策优化过程会导致相互信息正规化RL目标的单位改进。从经验上讲，我们在各种环境中进行了实验，并证明了MIPO的有效性。
了解英国的平均体现钢加固杆的碳排放
•EPD的产品，现场和生产过程范围。例如，EPD可能覆盖在不同钢生产地点生产的相同产品。有些人可能比其他类别中涵盖更广泛的产品。可以使用不同的生产过程生产相同类型的产品。•EPD的有效性时间。en 15804允许最多5年的认证，但是许多仅有效期为3年。有效期为5年的EPD将使用至少6岁的数据集。•源数据的验证程度。第三方验证通常用于为EPD提供信誉；但是，某些验证允许在站点进行采样，而另一些则是位置和产品。•验证能力。至少每年至少每年都会在现场，将是钢铁行业专家，并且将对运营有深刻的了解，而其他人可能是通才，而根本不会访问该地点。•用于生命周期清单的数据库。有多种与生产过程和材料相关的排放数据。这些通常是可比较的，但是根据所使用的初始研究和边界，在数据库之间的特定值可能会有所不同。
评论文章聚甲基丙烯酸甲酯作为义齿碱，带有加固材料：评论
在牙科中，甲基丙烯酸甲酯（PMMA）仍然是肢体牙齿和正畸电器的主要材料。尽管它以满足美学期望的能力而受到广泛赞赏，但它在满足修理牙齿的机械先决条件方面却缺乏。这项研究旨在审查有关PMMA材料作为义齿基础的文献，作为知识类型的增强材料的基础及其对义齿基础特性的影响。通过使用PubMed，Scopus，Science Direct，Google Direct，Google Scholar和Wiley Inter Science发动机进行了电子搜索，从2004年至2023年进行了有关PMMA增强材料的影响的全面科学研究。事实证明，已经进行了重大尝试来增强义齿底座的属性，包括热扩散，硬度，表面粗糙度和吸附。在PMMA中为牙齿义齿碱基的增强成分的整合在增强其性质方面既具有生物相容性且有利的态度。本文有可能作为义务应用程序中选择材料的宝贵资源，从而为PMMA及其牙科添加剂增强材料提供了宝贵的见解。
通过增强的PPO进行安全移动机器人导航的深度加固学习
摘要 - 无汇总运动对于移动机器人必不可少。大多数与车轮机器人无冲突和高效导航的方法都需要专家进行参数调整，以获得良好的导航行为。本研究调查了深入强化学习在复杂环境中训练移动机器人进行自动导航的应用。机器人利用激光雷达传感器数据和深度神经网络来生成控制信号，同时避免了障碍物。我们在凉亭仿真环境中采用两种强化学习算法：深层确定性政策梯度和近端政策优化。该研究在近端策略优化算法中引入了增强的神经网络结构，以提高性能，并具有精心设计的奖励功能，以提高算法效率。在障碍物和自由环境中进行的实验结果强调了拟议方法的有效性。这项研究通过应用深度强化学习，很大程度上有助于在复杂环境中提高自主机器人技术。索引术语 - 深处增强学习，自主航行，控制，避免障碍
数据驱动的时空模拟器用于加固学习方法
时空应用，例如出租车命令调度和仓库任务计划，并急剧取决于操作效率的算法。但是，这些应用的固有动力性质在算法设计中提出了挑战。流动性服务的增长有助于收集过时的时空数据，这又促使算法设计人员使用数据驱动的方法。强化学习（RL）以其强大的性能和对空间环境的适用性而认可的，它具有相当大的研究兴趣。尽管具有潜力，但RL算法仍需要将模拟器用于培训和验证目的。然而，没有为时空算法de-smage开发任何特定的类似系统。此空缺阻碍了时空算法设计师的进步。在此演示中，我们构建了一个称为数据驱动的临时模拟器（DSS）的系统，希望为Spa-Totiotemporal算法设计师提供便利。dss擅长处理与出租车订单调度和仓库任务计划有关的问题，并具有为其他用户确定的方案而扩展的多功能性。该系统包括可视化模块，这些模块具有洞察力，以及旨在流式传输开发过程的开发人员工具。这使设计师能够有效地制定，评估和重新确定其算法，从而在时空应用开发中可能加速创新。
rlCoder：存储库级代码完成的加固学习
摘要 - 重定位级代码完成旨在在指定存储库的上下文中为未完成的代码段生成代码。现有方法主要依赖于检索增强的生成策略，这是由于输入序列长度的限制。然而，BM25（例如BM25）努力捕获代码语义的传统基于词汇的检索方法，而基于模型的检索方法由于缺乏标记的培训数据而面临挑战。因此，我们提出了一种新颖的增强学习框架RLCoder，它可以使得猎犬能够学习检索有用的内容以完成代码完成，而无需标记数据。具体来说，当将检索到的内容作为附加上下文提供时，我们根据目标代码的困惑迭代评估了检索内容的有用性，并提供了反馈以更新回收者参数。这个迭代过程使得猎犬能够从其成功和失败中学习，从而逐渐提高其检索相关和高质量内容的能力。考虑到并非所有情况都需要超出代码文件的信息，并且并非所有检索到上下文都对生成有所帮助，我们还引入了停止信号机制，从而允许检索员决定何时检索以及哪些候选者自动保留。广泛的实验结果表明，RLCODER始终优于交叉码头和reboeval的最先进方法，比以前的方法实现了12.2％的EM改进。此外，实验表明，我们的框架可以跨越不同的编程语言概括，并进一步改善了诸如RecoCoder之类的先前方法。索引术语 - 固定级代码完成，增强学习，困惑，停止信号机制
一个统一的批处理层次加固学习框架，用于教学策略诱导，深度分配指标
摘要。智能辅导系统（ITS）利用AI适应个人学生，许多ITS采用教学政策来决定面对替代方案的下一个教学行动。许多研究人员应用了加固学习（RL）和Deep RL（DRL）来诱导有效的教学政策。大部分先前的工作是针对特定的，并且不直接应用于另一个工作。在这项工作中，我们提出了一个询问收入框架，该框架结合了深度BI模拟M eTrics和DRL（名为MTL-BIM），以诱导跨不同领域的两个不同ITS的统一教学政策：逻辑和概率。基于经验课堂结果，我们的统一RL政策的执行效果明显优于专家制作的政策，并在这两个ITS上都独立诱导了DQN政策。
量子加固学习
Znamenka Capital a a btract中的Quant Dev负责人我们引入了一种新的方法，即在我们的代理商学会在限制顺序书籍中对“量子”的“量子”事件做出反应的高频交易申请，称为量子增强学习 - 单限制订单订单更新和单个交易（如果通过Exchange提供，则可以选择单订单）。我们声称，这种学习水平的粒度使我们的代理商可以通过在线微观结构的在线建模以最高的速度和精度来找到最佳的交易策略。k eywords深钢筋学习，高频交易1。troduction在高频交易的建模中有2种主要方法 - 传统的统计方法，例如市场微观结构建模和更近期的机器学习方法，检测到“在线”的微观结构模型，而无需在限制顺序书籍数据中对各种分布进行统计模型。机器学习模型在较高的频率上获得了动态性质，因为在此类交易频率上静态统计建模更加困难。机器学习方法可以进一步分为两个主要组 - 监督预测模型和无监督的强化学习模型。监督模型试图根据某些历史记录在此类峰值之前的限制订单事件中预测短期价格峰值，并由价格历史记录的主管手动标记，并向模型呈现进一步学习的模型 - 通常在每个tick上做出3个决定 - 购买，购买，出售或保持不正确。这种预测模型的概括能力不佳，可以推广到看不见的市场数据。另一方面，无监督的强化学习模型允许代理商首先随机行动，但随后纠正自己试图最大化最终PNL来自主学习交易策略。这种方法即使在强烈的随机市场环境中也倾向于更好地概括。通常可以将RL视为一种优化方法，有许多研究论文，研究了如何将RL应用于算法交易。RL在交易中的申请可以按以下组进行分类：