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深度强化学习的神经生物学
在哪里可以找到更多信息？ Akera, T.、Trimm, E. 和 Lampson, MA (2019)。自私着丝粒减数分裂作弊的分子策略。Cell 178，1132–1144.e10。Burt, A. 和 Crisanti, A. (2018) 基因驱动：进化与合成。ACS Chem. Biol. 13，343–346。Cazemajor, M.、Joly, D. 和 Montchamp-Moreau, C. (2000)。拟果蝇的性别比例减数分裂驱动与 Y 染色体的方程不分离有关。Genetics 154，229–236。Crow, JF (1991)。孟德尔分离为何如此精确？BioEssays 13，305–312。 Dawe, RK, Lowry, EG, Gent, JI, Stitzer, MC, Swentowsky, KW, Higgins, DM, Ross-Ibarra, J., Wallace, JG, Kanizay, LB, Alabady, M., et al . (2018). 驱动蛋白-14 马达激活新着丝粒以促进玉米减数分裂驱动。Cell 173 , 839–850。Dyer, KA, Charlesworth, B., 和 Jaenike, J. (2007). 减数分裂驱动导致的染色体范围连锁不平衡。Proc. Natl. Acad. Sci. USA 104 , 1587–1592。Herrmann, BG, Koschorz, B., Wertz, K., McLaughlin, KJ, 和 Kispert, A. (1999)。 t 复合体反应基因编码的蛋白激酶导致非孟德尔遗传。自然 402，141–146。Larracuente, AM 和 Presgraves, DC (2012)。果蝇的自私分离扭曲基因复合体。遗传学 192，33–53。Lindholm, AK、Dyer, KA、Firman, RC、Fishman, L.、Forstmeier, W.、Holman, L.、Johannesson, H.、Knief, U.、Kokko, H.、Larracuente, AM 等人 (2016)。减数分裂驱动的生态学和进化动力学。生态学发展趋势 31，315–326。Sandler, L. 和 Novitski, E. (1957)。减数分裂驱动作为一种进化力量。美国自然。 91 , 105–110。Zanders, SE 和 Unckless, RL (2019)。减数分裂驱动因素的生育成本。Curr. Biol. 29 , R512– R520。
大脑中的分布式强化学习
了解奖励和惩罚对于生存至关重要。经典研究表明，哺乳动物中脑多巴胺神经元环与强化学习算法的奖励预测误差之间存在令人印象深刻的对应关系，这表示实际奖励与预测平均奖励之间的差异。然而，不仅要学习潜在奖励的平均值，还要学习其完整分布，这可能是有益的。机器学习的最新进展揭示了一套生物学上可行的算法，用于根据经验重建这种奖励分布。在这里，我们回顾了这些算法的数学基础以及它们在神经生物学上实现的初步证据。最后，我们重点介绍了有关这些分布代码的电路计算和行为读出的未解决的问题。
我们受到启发去强化生活
在我们朝着成为一家材料公司的目标迈进之际，展望未来并思考 2020 年可能发生的事情是明智之举。但首先，让我们快速回顾一下。在过去的两年中，我们进行了有针对性的收购以获取知识和专业技能，并且我们收购了美国四家主要的复合材料技术公司。我们的旅程始于 Fabric Development Inc. 和 Textile Products Inc.。随着对 Advanced Honeycomb Technologies 的收购，我们的能力得到了扩展。最后，通过收购 Axiom Materials，我们在北美创建了一个增长平台，而北美是航空航天工业的增长中心。随着对高温材料的需求增加，氧化物-氧化物陶瓷基复合材料作为高温部件的主流材料选择越来越受到关注。通过收购 Axiom Materials，我们已成为全球合格的耐高温氧化物-氧化物陶瓷基复合材料制造商之一。
强化学习：全面的概述
摘要 - 机器学习是人工智能的最重要部分之一。机器学习现在是一项重要的创新，并且具有足够数量的用途。强化学习是最大的机器学习应用程序之一，它使机器和软件代理能够更精确地工作并在特定上下文中解决行为，以最大程度地提高其性能。自我完善功能，基于网络的学习以及最少的加强学习努力帮助机器成为基本技术的智能代理。随着强大而有效的算法的发展，仍然有很多工作要做。因此，本研究的主要目的是从机器学习的角度使用各种算法提供确认学习评论和应用。
关于强化学习的模型三分法
加固学习的成功（RL）至关重要地取决于有效的功能，在处理复杂的地面模型时。现有的样本效率RL算法主要采用三种方法来近似：基于策略，基于价值和基于模型的方法。How- ever, in the face of model misspecification—a disparity between the ground-truth and op- timal function approximators— it is shown that policy-based approaches can be robust even when the policy function approximation is under a large locally-bounded misspecifica- tion error, with which the function class may exhibit a Ω(1) approximation error in spe- cific states and actions, but remains small on average within a policy-induced state 分配。然而，是否可以通过基于价值和基于模型的方法来实现类似的鲁棒性，尤其是在常规函数近似中，这仍然是一个空旷的问题。
强化临床试验监测课程
与临床试验地点建立有效的关系。临床试验监测及其类型。临床研究概述及其在药物开发中的重要性。 临床试验的阶段（I-IV阶段）及其目标。临床研究概述及其在药物开发中的重要性。临床试验的阶段（I-IV阶段）及其目标。
有弹性的受限强化学习
我们研究一类受约束的加强学习（RL）问题，其中在训练之前未确定多个结合规格。由于奖励最大化目标和约束满意度之间的不可罚款，确定适当的约束规格是一项挑战，这在决策制定方面无处不在。为了解决此问题，我们提出了一种新的约束RL方法，以搜索政策和约束规格。这种方法的特征是根据学习意义中介绍的重新设备成本放松约束的适应。由于此特征模仿了生态系统如何通过改变操作来适应破坏，因此我们的方法被称为弹性约束RL。Specifically, we provide a set of sufficient conditions that balance the con- straint satisfaction and the reward maximiza- tion in notion of resilient equilibrium, propose a tractable formulation of resilient constrained policy optimization that takes this equilib- rium as an optimal solution, and advocate two resilient constrained policy search algorithms with non-asymptotic convergence guarantees on the optimality gap and constraint satis-派系。此外，我们证明了我们方法在计算实验中的优点和有效性。
通过视觉演示的强化学习
抽象强化学习（RL）已成功应用于许多机器人操纵任务和持续控制问题。但是，它仍然仅限于工业应用，并应对三个主要挑战：样本效率，实际数据收集以及模拟器与现实之间的差距。在本文中，我们将重点放在RL在现实世界中用于机器人组件的实际应用。我们运用启蒙学习来改善近端政策优化，这是一种无效的无与伦比的参与者 - 批判性强化学习算法，使用本体感受信息在笛卡尔空间中训练代理商。我们通过预处理引入了启蒙学习，这是有益的，可以降低政策培训的成本并提高政策的效果。通过两步法生成类似人类的组装轨迹，该方法将通过位置进行分割对象，并进行预训练的最接近点。我们还设计一个SIM到运行控制器，以在转移到现实时纠正错误。我们在Mujoco Simulator中设置了环境，并在最近成立的国家标准技术研究所（NIST）Gear Assembly基准中演示了提出的方法。本文引入了一个独特的框架，该框架使机器人能够通过利用仿真和视觉演示来使用有限的现实世界样本来学习汇编任务。比较实验结果表明，我们的方法在训练速度，成功率和效率方面超过了其他基线方法。