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World File Search System反复试验
一项关于基于模型的强化学习的调查
抽象的增强学习（RL）与环境相互作用，以通过反复试验解决顺序决策问题。错误在现实世界中的应用程序总是不受欢迎的，即使RL擅长玩复杂的视频游戏，这些游戏允许进行多次试用和错误尝试。为了提高样本的效率并减少错误，基于模型的加固学习（MBRL）被认为是一个有前途的方向，因为它构建了可以在不产生实际成本的情况下进行反复试验的环境模型。在这项调查中，我们调查了MBRL，特别关注Deep RL的最新进展。在非尾环环境的学习模型与实际环境之间存在概括性误差。因此，至关重要的是要分析环境模型中的政策培训之间的差异，即在实际环境中，指导算法设计，以改善模型学习，模型利用和政策培训。此外，我们讨论了其他形式的RL，例如offline rl，目标条件的RL，多代理RL和Meta-RL的最新发展。此外，我们讨论了MBRL对现实世界任务的适用性和收益。最后，这项调查结束了关于MBRL未来发展前景的讨论。我们认为，MBRL在现实世界中具有巨大的潜力和利益，我们希望这项调查将鼓励对MBRL的更多研究。
多电极皮质刺激选择性地诱导生物物理神经模型中兴奋性神经元活动的单向波传播
皮层刺激正在成为基础研究中的实验工具，也是治疗一系列神经精神疾病的有前途的疗法。随着多电极阵列进入临床实践，使用电刺激的时空模式来诱导所需生理模式的可能性在理论上已成为可能，但在实践中，由于缺乏预测模型，只能通过反复试验来实现。越来越多的实验证据证实，行波是皮层信息处理的基础，但尽管技术迅速进步，我们仍缺乏对如何控制波特性的理解。本研究使用混合生物物理解剖学和神经计算模型来预测和理解简单的皮层表面刺激模式如何通过抑制性中间神经元的不对称激活来诱导定向行波。我们发现锥体细胞和篮状细胞被阳极电极高度激活，被阴极电极激活的程度最低，而马丁诺蒂细胞被两个电极适度激活，但对阴极刺激略有偏好。网络模型模拟发现，这种不对称激活会导致浅表兴奋性细胞中产生行波，该行波会单向传播，远离电极阵列。我们的研究揭示了不对称电刺激如何通过依赖两种不同类型的抑制性中间神经元活动来塑造和维持内源性局部电路机制的时空动态，从而轻松促进行波。
机器学习的应用统计
问题8：您构建了一个逻辑回归模型，以预测金融交易是否是欺诈性的（欺诈= 1）。给定输入的值，您获得了预测的概率为0.20。这种预测的概率是什么意思？（选择2。）A.交易有80％的可能性是欺诈性的。B.交易有20％的可能性是非伪造的。C.交易有80％的可能性是非伪造的。D.交易有20％的欺诈行为。答案：C，D问题9：哪种算法使用反复试验来发现哪种动作产生最大的回报？A.监督学习B.无监督的学习C.半监督学习D.强化学习答案：D问题10：以下哪些区别模型参数和超参数？A.模型参数控制学习过程和计算方面，而超参数主要影响模型的预测。B.模型参数的值可以显着影响最佳超参数的选择，而超参数不会直接影响模型参数的值。C.模型参数和超参数在参考影响模型性能的因素时可以互换使用。D.模型参数可以通过训练过程来学习，而在训练模型之前必须设置超参数或使用优化算法进行自动调节。答案：D
深度学习技术在自动多
摘要 多发性硬化症 (MS) 是一种脑部疾病，会导致视觉、感觉和运动问题，并对神经系统功能产生不利影响。为了诊断 MS，迄今为止已提出了多种筛查方法；其中，磁共振成像 (MRI) 引起了医生的极大关注。MRI 模式为医生提供了有关大脑结构和功能的基本信息，这对于快速诊断 MS 病变至关重要。使用 MRI 诊断 MS 既费时又繁琐，而且容易出现人为错误。基于人工智能 (AI) 的计算机辅助诊断系统 (CADS) 诊断 MS 的实施研究涉及传统机器学习和深度学习 (DL) 方法。在传统的机器学习中，特征提取、特征选择和分类步骤是通过反复试验进行的；相反，DL 中的这些步骤基于深层，其值是自动学习的。本文全面回顾了使用 DL 技术与 MRI 神经成像模式执行的自动 MS 诊断方法。首先，研究了使用 MRI 模式和 DL 技术进行 MS 诊断的各种 CADS 所涉及的步骤。分析了各种工作中采用的重要预处理技术。介绍了大多数关于使用 MRI 模式和 DL 进行 MS 诊断的已发表论文。还提供了使用 MRI 模式和 DL 技术自动诊断 MS 面临的最大挑战和未来方向。
RSM434H1S财务交易策略-Rotman Commerce
课程范围，使命和学习成果的目的是使学生熟悉金融市场的运作方式以及如何分析与金融交易策略相关的不同类型的风险和机会。具体来说，将要求学生使用诸如Rotman Interactive Trader之类的模拟工具建立财务模型，以帮助他们在面对不确定性时做出决策。这是一门学习课程，学生将通过反复试验进行体验发展自己的理解，因为他们将被要求积极参与每个课程的学习过程。市场的竞争性质将决策过程提炼为平衡流动性，时间和风险的一系列权衡。通过在模拟市场中体验这些权衡，学生将更好地了解流动性，时间与不确定性之间的关系以及识别和承担风险的必要性。这些权衡将通过主题覆盖范围进行探索，该主题覆盖范围广泛地属于金融市场的微观结构分支，并具有潜在的商品交易领域的案例材料。我们将通过代理商或责任交易者的眼光研究市场结构，以在市场交易（流动性，风险，行为）中引入交易和基本问题的机制，然后发展到（可以说）市场的最重要功能，价格发现（价格是如何通过扣押信息形成价格）。学生将开发可用于特定类型的交易策略（套利，私人信息，营销，商品交易）的坚实背景，并通过创建算法交易计划。
SE4ML – 基于 AI-ML 系统的软件工程
从认知科学到生物学、金融学、物理学和社会科学等多个研究学科以及许多公司都认为，数据驱动和智能解决方案必不可少。不幸的是，当前的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术尚未充分普及——构建复杂的 AI 和 ML 系统需要深厚的计算机科学专业知识和广泛的编程技能，才能在相当低的抽象水平上使用各种机器推理和学习技术。它还需要在模型选择、数据清理、特征选择和参数调整方面进行大量的反复试验。此外，缺乏可用于抽象这些细微差别的理论理解。传统的编程语言和软件工程范式也并非为解决 AI 和 ML 从业者面临的挑战而设计的。2016 年，各公司在 AI 方面投资了 260 至 390 亿美元，麦肯锡预测未来几年的投资将不断增长。任何基于 AI/ML 的系统都需要构建、测试和维护，但业界缺乏针对此类系统的成熟工程实践，因为它们与传统软件系统有着根本区别。本次 Dagstuhl 研讨会将两个相对分散的社区——软件工程和编程语言 (PL/SE) 以及人工智能和机器学习 (AI-ML) 聚集在一起，共同探讨如何提高数据科学家、软件工程师和行业 AI-ML 从业人员的生产力的未决问题。
静电能和弯曲能预测非肌肉肌球蛋白 II 细丝的交错和张开
最近利用超分辨率活细胞显微镜进行的实验表明，非肌肉肌球蛋白 II 微丝比以前认为的更具动态性，经常表现出塑性过程，例如分裂、连接和堆叠。在这里，我们结合序列信息、静电和弹性理论来证明 14.3、43.2 和 72 nm 处的平行交错具有强烈的从微丝上散开头部的趋势，从而可能引发活细胞中看到的各种过程。相反，重叠 43 nm 的直线反向平行交错非常稳定，很可能引发微丝成核。使用新定义的能量景观中的随机动力学，我们预测肌球蛋白杆之间的最佳平行交错是通过反复试验过程获得的，其中两个杆通过滚动和拉链运动以不同的交错连接和重新连接。实验观察到的交错是接触时间最长的配置。我们发现，从异构体 C 到 B 再到 A，接触时间逐渐增加，A-B 异二聚体出奇地稳定，肌球蛋白 18A 应该以较小的交错结合到混合细丝中。我们的研究结果表明，细胞中的非肌肉肌球蛋白 II 细丝首先由异构体 A 形成，然后转化为混合 AB 细丝，正如实验所观察到的那样。
基于变压器的强化学习模型用于优化定量交易
摘要 - 由于投资者和政策制定者的巨大潜力，储存市场的预测长期以来一直是财务研究的重点。这是一项具有挑战性的任务，因为它涉及根据历史数据来预测资产的未来价格。传统的定量交易策略通常在适应动态市场条件并捕获财务数据中的复杂模式方面面临挑战。回应，这项工作探讨了一种新颖的股票预测方法，将变压器架构的力量与强化学习的决策能力相结合。我们提出了一个定量交易框架，该框架集成了一个基于变压器的编码器 - 编码网络，以预测未来的股票价格，并根据这些预测来预测股票价格和强化学习代理商，以对投资策略进行计算。变压器网络利用其自我注意力的机制在历史价格数据中捕获复杂的关系，而强化学习代理在模拟环境中通过反复试验学习最佳行动。实验结果证明了与现有方法相比，我们方法在提高库存预测准确性方面的有效性。这项工作突出了将变压器和增强学习结合起来的潜力，以实现股票和库存市场导航。索引条款 - 托克预测，强化学习，变压器，量化交易，算法交易，金融市场
使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
使用最佳点引导参数建议对帕金森病的丘脑底核深部脑刺激进行编程
深部脑刺激 (DBS) 是治疗晚期帕金森病的有效方法。然而，确定刺激参数（例如接触和电流幅度）需要反复试验，非常耗时。定向导线增加了更多的刺激选项，使这个过程更具挑战性，增加了神经科医生的工作量，也增加了患者的不适感。在这项研究中，开发了一种最佳点引导算法，可以自动建议刺激参数。这些建议与临床单极评论进行了回顾性比较。在我们中心，一组 24 名帕金森病患者在丘脑底核接受了双侧 DBS 植入。首先，使用开源工具箱 Lead-DBS 重建 DBS 导线。其次，将刚度降低的最佳点设置为编程所需的刺激目标。这个最佳点和激活组织体积的估计值用于建议 (i) 最佳导线水平、(ii) 最佳接触和 (iii) 每次接触完全治疗效果的效果阈值。为了评估这些最佳点引导建议，临床单极评论被视为基本事实。此外，最佳点引导的最佳导线水平和最佳接触建议与重建引导的建议进行了比较，后者考虑了导线相对于丘脑底核的位置。最后，开发了一个图形用户界面作为 Lead-DBS 的附加组件，可供公众使用。使用该界面，可以在几秒钟内生成导线所有接触的建议。建议最佳接触的准确性