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用平滑的贝尔曼方程式在最终奖励下初始化深Q学习
本文考虑了仅在达到某些最终状态（或此类实例的组成）时才能获得积极奖励的RL实例，例如迷宫探索出口时有大量积极的奖励。尽管这种设置显然受到限制，但本文指出，培训与一项政策相关的深层网络，然后仅通过平滑贝尔曼方程并添加对初始状态的积极限制，可以通过随机性或好奇心来完成，而在此设置中，即在0-loss假设下，就可以在0板的假设中表现出积极的阳性Q值，以至于是在0板的假设中（以下一个效果），因此它是在0-loss假设中的出现（以下是一个效果），因此它是在0板的假设中（以下是一个效果），因此一定是一个效果，因此，这是一个效果，因此，这是一个效果，以至于一定要么在0层状态下（以下情况下），因此，一定是一个效果。被锁定。从这种初始化中，可以使用包含通往良好出口的路径的重播缓冲区来完善经典的深Q学习。未来的作品应考虑此框架的实际实验。
木薯干燥技术对商业化和消费平滑的影响
木薯是一种非常重要的食物主食，并且越来越有利可图的商业作物。在乌干达，它已成为啤酒厂，巴肯和其他工业部门进口小麦和大麦进口小麦和大麦的重要替代品。但是，尽管价格溢价很高，但在这些市场细分市场上的高质量木薯供应仍然很低。我们的飞行员试图为研究提供以下问题的基础：小规模的技术可以使农民能够克服优质障碍，以及木薯作为食品安全的依赖在多大程度上限制了商业化。我们与位于乌干达索罗蒂的大型木薯加工商Landmark Millers Ltd.合作，试行向签约的农民团体介绍5个木薯芯片和太阳能干燥器。，我们从大约100名农民样本中收集了3轮数据，这些数据都在收到机器和控制村庄的村庄中，其中具有里程碑意义的村庄，这些村庄在这些村庄中经营的，这些村庄未接收机器。我们的飞行员具有运营和研究目标。在运营方面，我们验证了该技术能够生产高质量的木薯能够指挥价格溢价，并且农民有兴趣采用它。我们还获得了有关确保有效利用机器的方法的反馈，以便在不久的将来进行功能良好且具有成本效益的全RCT。飞行员还重申了该项目中有广泛的利益相关者。Landmark是一个可靠，反应迅速且坚定的学习伙伴，其高质量木薯的主要买家乌干达啤酒有限公司对我们的项目仍然感兴趣。Landmark还收到了位于坎帕拉和肯尼亚的另一家大公司的大型面包店的利益表达。这些私人利益相关者都对大规模进行全面干预的前景感兴趣。在研究方面，我们测量了与木薯收获，加工和销售，消费以及时间在本赛季过程中的时间使用有关的结果。尽管我们的样本不足以估算精确的因果影响，但我们发现描述性证据与先生有关：农民对该技术具有压倒性的积极经验，并且有兴趣在未来的季节中使用它。该技术提高了木薯的质量，并使他们能够获得价格溢价。它还允许他们替代使用女性雇用劳动来手动处理木薯，从而释放妇女从事其他更具生产力的活性。虽然我们无法检测到对消费的治疗效果，但我们记录了（总体）家庭消费和木薯销售之间的负相关性，这表明将木薯作为储备作物保留可能会限制商业化。尽管如此，我们确定了一些关键挑战要解决，然后再进行完整的介入。首先，尽管经常使用机器，但我们的基线样本中的包装是
政策平滑的加强学习奖励认证
强化学习（RL）在安全至关重要的地区取得了非凡的成功，但可以通过广泛的攻击来削弱它。最近的研究引入了“平滑政策”，以增强其鲁棒性。然而，建立可证明的保证以证明其全部奖励的约束仍然是挑战。先前的方法主要依赖于使用Lipschitz的连续性或计算累积奖励的概率高于特定阈值的概率。但是，这些技术仅适用于对RL药物观察结果的继续扰动，并且仅限于受L 2 -Norm界定的扰动。为这些限制做好了限制，本文提出了一种称为Receps的一般黑盒认证方法，该方法能够直接证明在各种L p-Norm有限扰动下平滑政策的累积奖励。更重要的是，我们扩展了我们的方法，以证明对动作空间的扰动。我们的方法利用F-差异来确保原始分布与扰动分布之间的区别，然后通过解决凸优化问题来确定限制的认证。我们提供了全面的理论分析并在多种环境中进行实验。我们的结果表明，我们的方法不仅可以改善平均累积奖励的认证下限的紧密度，而且还表现出比最新方法更好的效率。
b'abstract。出租车型迁移\ xe2 \ x80 \ x93Cumpumption模型，该模型占信号依赖性动物（由U T d d .U.V //，V T D V UV给出的信号依赖性动物），以适当平滑的功能w \ xc5 \ x920； 1 /！ r> 0 on .0; 1/，但除0 .0/> 0的0.0/ d 0外。为了适当地应对所包括的扩散变性，本研究分别研究了线性方程的诺伊曼问题v d v c r .a.x; t / v / c b.x; t/v并建立了一个关于非负溶液的点阳性下限如何取决于最初数据和质量的质量以及a和b的集成性特征。此后，在仅在两个组件中合适的常规初始数据是非负态的，这是在上述方程式上的全局解决方案的衍生过程中的关键工具。除此之外，这些解决方案还可以稳定在某种平衡方面，并且由于差异的变性，作为定性效应，这是一种定性效应，第二个成分的初始较小性的标准被确定为该极限状态在空间上是非构成状态的足够。”
b'abstract。出租车型迁移\ xe2 \ x80 \ x93cumpumption模型，占信号依赖性元素的核算，如u t d d d .u.v //，v t d v uv给出，以适当平滑的函数w \ xc5 \ x920； 1 /！r，以至于.0上> 0; 1/，但除0 .0/> 0的0.0/ d 0外。为了适当地应对包括扩散的变性性，本研究分别检查了线性方程的Neumann问题v T d v c r .a.x; t / v / c b.x; t/v并建立了一个关于非负溶液的点阳性下限如何取决于最初数据和质量的质量以及a和b的集成性特征。此后，这是在衍生上上述方程的全局解决方案的衍生结果的关键工具，在正时为正时平滑而经典，这仅仅是假设在两个组件中适当的常规初始数据是非负的。除此之外，这些溶液被认为是稳定在某些平衡方面的，并且由于差异的变性，作为定性效应，是一种定性效应，第二个组件的初始小度的标准被确定为该极限状态的原始状态足以使其在空间上是非固有的。”
在线自我符合和相对平滑的最小化...
这项工作考虑在线投资组合选择（OPS）和在线学习量子状态，并具有对数损失。在遗憾和效率上设计最佳OPS算法的问题已经开放了30多年（Cover，1991; Cover and Ordentlich，1996; Helmbold等人。，1998; Nesterov，2011年； Orseau等。，2017年； Luo等。，2018年；范·埃文（Van Erven）等。，2020年； Mhammedi和Rakhlin，2022年； Zimmert等。，2022）。在线学习量子状态是对量子设置的OPS的概括（Lin等人，2021; Zimmert等。，2022）。量子状态的维度随量子数的数量而成倍增长，因此相对于维度的可扩展性成为量子设置中的关键问题。我们将这两个问题提出为在线凸优化，其中损失函数是自我一致的障碍，并且相对于凸函数h而平滑。我们用H作为正规器分析了在线镜像的遗憾。然后，根据分析，我们以统一的方式证明了以下内容。用t表示时间范围和d参数维度。
b'abstract。出租车型迁移\ xe2 \ x80 \ x93Cumpumption模型，该模型占信号依赖性动物（由U T d d .U.V //，V T D V UV给出的信号依赖性动物），以适当平滑的功能w \ xc5 \ x920； 1 /！ r> 0 on .0; 1/，但除0 .0/> 0的0.0/ d 0外。为了适当地应对所包括的扩散变性，本研究分别研究了线性方程的诺伊曼问题v d v c r .a.x; t / v / c b.x; t/v并建立了一个关于非负溶液的点阳性下限如何取决于最初数据和质量的质量以及a和b的集成性特征。此后，在仅在两个组件中合适的常规初始数据是非负态的，这是在上述方程式上的全局解决方案的衍生过程中的关键工具。除此之外，这些解决方案还可以稳定在某种平衡方面，并且由于差异的变性，作为定性效应，这是一种定性效应，第二个成分的初始较小性的标准被确定为该极限状态在空间上是非构成状态的足够。”
b'abstract。出租车型迁移\ xe2 \ x80 \ x93cumpumption模型，占信号依赖性motilies的占主导地位，如u t d d d .u.v //，v t d v uv所述，用于适当平滑的函数w \ xc5 \ x920; 1 /！r，以至于.0上> 0; 1/，但除0 .0/> 0的0.0/ d 0外。为了适当地应对包括扩散的变性性，本研究分别检查了线性方程的Neumann问题v T d v c r .a.x; t / v / c b.x; t/v并建立了一个关于非负溶液的点阳性下限如何取决于最初数据和质量的质量以及a和b的集成性特征。此后，这是在衍生上上述方程的全局解决方案的衍生结果的关键工具，在正时为正时平滑而经典，这仅仅是假设在两个组件中适当的常规初始数据是非负的。除此之外，这些溶液被认为是稳定在某些平衡方面的，并且由于差异的变性，作为定性效应，是一种定性效应，第二个组件的初始小度的标准被确定为该极限状态的原始状态足以使其在空间上是非固有的。”