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量子单向的承诺
尽管强化学习（RL）可以解决许多具有挑战性的顺序决策问题，但在重新任务中实现零拍摄的转移仍然是一个挑战。困难在于为术任务找到一个良好的表示形式，以便代理商了解其对以前看到的任务的方式。为了实现零拍传递，我们介绍了函数编码器，该函数编码器是一种表示算法的表示算法，该算法将函数代表为学习的非线性基函数的加权组合。通过使用函数编码器来表示奖励功能或过渡函数，代理就当前任务如何与通过相干向量代表的预先看到的任务相关联。因此，代理能够在运行时间之间实现在相关任务之间进行转移，而无需训练。，我们通过通过功能编码器任务表示形式来增强基本的RL算法来展示三个RL字段中最先进的数据效率，渐近性能和训练稳定性。
![Wei Zhao，Ryan M. Kelly，Melissa J. Rogerson和Jenny Waycott。 2023年。老年人想象参与性的未来技术
对... 的深度学习方法的评论
对运输诊断的数字双胞胎的系统映射研究
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在luh2 中揭示了新型的金属对金属过渡
解码122型铁的超导体
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在mg ... 中加速金属间相非晶
arxiv：2401.16951v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2024年1月30日
一项关于在软件pestesting中使用大语言模型的初步研究
arxiv：2303.13564v4 [Quant-ph] 2024年1月29日
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通过功能编码器的零射击增强学习
AI审核：通往AI问责制的公共汽车
漏洞检测的大型语言模型
逆增强学习而无需加强学习](/simg/e/e47d3337a3b6735760ce7481c7380d72720311e5.webp)
Wei Zhao，Ryan M. Kelly，Melissa J. Rogerson和Jenny Waycott。 2023年。老年人想象参与性的未来技术 对... 的深度学习方法的评论 对运输诊断的数字双胞胎的系统映射研究 AI-Robotics中的安全考虑：对当前方法，挑战和机遇的调查 空中机器人技术 在luh2 中揭示了新型的金属对金属过渡 解码122型铁的超导体 分布式同时本地化和自动... 在mg ... 中加速金属间相非晶 arxiv：2401.16951v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2024年1月30日 一项关于在软件pestesting中使用大语言模型的初步研究 arxiv：2303.13564v4 [Quant-ph] 2024年1月29日 量子单向的承诺 通过功能编码器的零射击增强学习 AI审核：通往AI问责制的公共汽车 漏洞检测的大型语言模型 逆增强学习而无需加强学习
在线工具有意义的活动，并表示希望拥有在线和面对面选项的愿望。一些参与者描述了在限制期间参加各种在线社交团体活动的参与，例如参加“通过Zoom参加Zumba课程”（P6）。随着限制的逐渐缓解，其中一些活动仍在网上继续进行。p14说：“我们曾经每月进行一次讲座，他们再也没有回到面对面。从那以后一直在线。”许多参与者享受这些在线机会提供的便利，尤其是在特殊情况下正如P4所说：“下雨或10度时，我不可能在公园里做瑜伽”。P5说：“这对人有帮助