摘要:贝叶斯优化(BO)在大量控制应用程序中对昂贵的黑盒功能进行全局优化的数据效果表现出了巨大的希望。传统的BO是无衍生的,因为它仅依赖于性能函数的观察来找到其最佳。最近,已经提出了所谓的第一阶BO方法,该方法还将绩效函数的梯度信息进一步加速收敛。一阶BO方法主要利用标准采集功能,而间接使用内核结构中的梯度信息来学习性能功能的更准确的概率替代物。在这项工作中,我们提出了一种直接利用性能函数(Zeroth-order)及其相应梯度(第一阶)评估的梯度增强的BO方法。为此,提出了一个新型的基于梯度的采集功能,可以识别性能优化问题的固定点。然后,我们利用从多目标优化的想法来制定一种e显策略,以找到最佳贸易点的查询点,这些查询点是传统的Zeorth-rorder-rorde获取功能与拟议的基于梯度的采集函数之间的。我们展示了如何使用拟议的获取 - 增强梯度增强的BO(AEGEBO)方法来加速基于策略的增强型学习的收敛,通过将噪声观察结果结合到可以直接从闭环数据中估算的奖励函数及其梯度的噪声。将AEGBO的性能与传统的BO和基准LQR问题上众所周知的增强算法进行了比较,我们始终如一地观察到在有限的数据预算中显着提高了性能。
关于该实习计划的课程旨在就人工智能和机器学习技术的最新趋势提供深入的讨论。AI和ML技术的应用在许多领域,例如软件工程,生物信息学,医学工程,机器人技术,计算成像,计算神经科学等。它将专注于具有现实生活问题能力的基本AI和机器学习技术。这项实习的目的是根据互动培训会议讨论AI算法的基础。在该领域工作的科学家,工程师,教职员工和研究人员将受益,以了解多元化应用中的不同AI和ML方法。
目录单位标题页编号单元1介绍计算机01-10单元2计算机接口11-20单元3号系统21-28单元4计算机存储器29-35单元5计算机硬件36-42单元6编程语言43-51单元7软件52-57单元8操作系统88-63单位58-63 2007 103-110单元14 MS Excel 2007 111-120参考文献121
调整 使用可调停止角度(以毫米和英寸为单位)设置所需尺寸。要使用标准角度进行对角切割,请将瓷砖放置在止动件上的凹口中,并将角度设置为 45˚。使用特殊对角线角度时,瓷砖不得放置在凹口中。有关该应用的详细说明,请参阅 PDF 文件“对角线角的应用”。
激励限制和损害限制:参与者可能无法获得定制激励措施,以代替典型的(列出的)激励措施。参与者有责任确保为该计划安装的设备符合所有适用的代码,标准,环境法规和法规要求。落基山电力不保证进行合格的安装设备/能源管理措施,并且不保证合格的已安装设备/能源管理措施将提供任何指定的能源或成本节省。参与者应独立评估洛矶山脉力量(Rocky Mountain Power)或其顾问提供的任何建议或方向,与估计节省电力或合格设备/能源管理指标的成本,选择或安装有关的顾问。
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