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深度学习、强化学习和 Q 学习
增强型机器学习算法：深度学习、强化学习和 Q 学习 Ji Su Park * 和 Jong Hyuk Park ** 摘要 近年来，机器学习算法在人脸识别、信号处理、个人身份验证和股票预测等各个领域不断得到应用和扩展。特别是，深度学习、强化学习和 Q 学习等各种算法正在不断改进。在这些算法中，深度学习的扩展正在迅速改变。尽管如此，机器学习算法尚未在个人身份验证技术等多个领域得到应用。该技术是数字信息时代的必备工具，步行识别技术作为有前途的生物识别技术，以及解决状态空间问题的技术。因此，本文正在改进和扩展深度学习、强化学习和 Q 学习的算法技术，它们是农业技术、个人身份验证、无线网络、游戏、生物识别和图像识别等各个领域的典型机器学习算法。 关键词 深度学习、机器学习、强化学习、Q 学习 1. 引言
颠倒 - 提升学习学习 -
摘要。无模型增强学习（RL）算法要么学习如何将状态映射到预期的奖励，要么搜索可以最大程度地提高某些性能功能的策略。基于模型的算法，旨在学习RL环境的基础模型的近似值，然后将其与计划算法结合使用。倒置强化学习（UDRL）是一种新颖的学习范式，旨在学习如何从国家和所需命令中预测行动。此任务是作为监督学习（SL）问题提出的，并已通过神经网络（NNS）成功解决。在本文中，我们研究了功能近似算法是否也可以在UDRL框架中使用。在几个流行的最佳控制基准上执行的我们的经验表明，基于树木的方法（如随机森林和极端的树木）的性能和NNS的性能一样，具有显着的好处，从而产生了固有的策略，这些政策本质上比NN更容易解释，因此为更多的透明，安全，安全和强大的，强大的，强大的RL铺平了道路。
学习为增强学习优化
近年来，通过利用更多的数据，计算和不同的任务，学习的优化者在监督学习方面取得了巨大的成功，表现优于经典的手工设计优化者。强化学习（RL）与监督学习本质上是不同的，在实践中，即使在简单的RL任务中，这些学习的优化者也无法很好地工作。我们研究了这一现象，并确定了两个问题。首先，代理梯度分布是非独立的且分布相同的，导致效率低下的元训练。此外，由于高度随机的剂 - 环境相互作用，代理梯度具有较高的偏差和方差，这增加了对RL学习优化器的困难。我们提出了管道训练和具有良好诱导性偏见的新型优化器结构，以解决这些问题，从而可以从头开始学习优化器以增强增强器学习。我们表明，尽管仅接受了玩具任务的培训，但我们学到的优化器可以推广到在Brax中看不见的复杂任务。1
学习障碍和学习困难
Mencap 将学习障碍定义为“智力下降和日常活动困难 - 例如家务、社交或理财 - 会影响患者的一生”。Mencap 补充道，“学习障碍患者往往需要更长时间才能学习，并且可能需要支持才能发展新技能、理解复杂信息和与他人互动。英国国民医疗服务体系 (NHS England) 指出，学习障碍会影响患者一生中学习新事物的方式，并且每个人的学习障碍都不同。没有两个人是相同的。患者患有学习障碍的原因并不总是很清楚。有时是因为患者的大脑发育受到影响，无论是在出生前、出生时还是幼儿期。这可能是由于母亲在怀孕期间生病；出生时出现问题导致大脑无法获得足够的氧气；未出生的婴儿从父母那里遗传了基因，导致其更容易患上学习障碍；以及疾病（如脑膜炎）或幼儿期受伤。在某些健康状况下，人们更容易患上学习障碍，包括唐氏综合症或脑瘫。
学习周期以及学习方式
考虑以下类比：您正在穿越树林，决定锻炼自己的道路。第一次在路径上的不熟悉，您必须在所有分支上推动自己的路。如果您不久之后不再走路，您将很快忘记旅行的地方。每次您再次行进路径时，您都会努力清理所有分支的路径，但是您也对再次找到这条道路感到更加熟悉和自信。研究周期
学习什么？
•记住对集合{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}的数字的规则，•共同记住冗余规则，以提高效率，例如0+x = X•学会隐式处理10的功率，例如12+34=46 since 1+3=4 and 2+4=6 • Learn to carry when the sum of two numbers is larger than 9 • Learn to add larger sets of numbers by considering them one pair at a time • Learn how to treat negative numbers • Learn how to treat decimals and fractions • Learn how to treat irrational numbers
学习...
能够在大脑中同时记录数百个神经元的活动的能力，对开发适当的统计技术的需求不断增长。最近，已经提出了深层生成模型来满足神经种群的反应。尽管这些方法具有灵活性和表现力，但缺点是它们很难解释和识别。为了解决这个问题，我们提出了一种整合潜在模型和传统神经编码模型的关键成分的方法。我们的方法PI-VAE的灵感来自于识别可鉴定的变异自动编码器的最新进展，我们适应适合于神经科学应用。特别是，我们建议构建神经活动的潜在变量模型，同时对潜在变量和任务变量之间的关系进行建模（非神经变量，例如感觉，运动和其他外部可观察的状态）。任务变量的合并导致不仅受到更大约束的模型，而且还显示出可解释性和识别能力的定性改进。我们使用合成数据验证PI-VAE，并将其应用于大鼠海马和猕猴运动皮质的神经生理数据集。我们证明了PI-VAE不仅可以更好地拟合数据，而且还提供了对神经代码结构的意外新颖见解。