4个集中批评方法16 4.1预赛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.2基本的集中评论家方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.3 Maddpg。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.4昏迷。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.5 Mappo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.6基于州的批评家。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.7选择不同类型的分散和集中批评家。。。。。。。。。。24 4.8结合策略梯度和价值分解的方法。。。。。。。。。。。。25 4.9其他集中批评方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
本文在三个部分中绘制了另一种“现实主义”视图。首先,政策制定者不太可能制定批评家的定制新调节,因为AI的双胞胎能力导致和治愈错误,偏见和不平等。在每个恐怖故事中都会有一个成功的故事 - 一种新技术使政府的工作更加有效,准确,敬意,尊重法则和公平。第二,相对于批评家的要求,公法始终受到根本性限制。的确,即使是进步的评论员长期以来一直警告说,政府的问题可能不会太少,但是太多了,而且新的程序负担,无论善意,都可以巩固已经缺乏活力的政府。最终的见解如下:未来的紧迫任务可能比AI的批评家所建议的更重要,更雄心勃勃。的确,如果算法问责制将被提起诉讼而不是立法,那么努力应比他们对法律适应的重点更多,即对现有的法律框架(尤其是普通行政法)的量身定制,尤其是普通行政法,对政府的新算法工具包进行裁缝。明智的适应,而不是占据大量学术文献的蓝天监管大修,应该是一天的顺序。本文使这条路开始了。
21 T G Davenport&C.W。partridge:奥尔德尼的维多利亚时代强化47约翰·肯尼恩:詹姆斯·弗格森:维多利亚州早期军事建筑的批评家
摘要 2017 年在瑞典乌普萨拉大学举行的“经济不平等也是一个文学问题吗?”会议提出了以下问题:文学与不平等有何关系?文学是否有助于不平等的再现,还是可以成为一种反抗的力量?要求文学和文学研究解决经济不平等问题是否公平?本文认为,这些问题的答案取决于批评家们所研究的文学的历史背景。通过分析当代瑞典语工人阶级文学中的贫困主题,我认为,将这类文学奉为瑞典民族文学的重要组成部分,使其能够表达对资本主义核心的经济不平等的激进批判。此外,我认为,这种见解可以作为挑战工人阶级文学批评家对其政治潜力的一些较为悲观的观点的起点。
第 1 章 方法论 ................................................................................................................ 13 1.1. 概述 ...................................................................................................................... 13 1.2. 技术哲学的文献评论 ........................................................................................ 16 1.3. 人工智能需要一个好的德雷福斯?...................................................................... 22 1.4. 重新认识德雷福斯作为人工智能的预言性批评家 ............................................................. 25 1.5. 内在的批判性探究 ............................................................................................. 30 1.6. 来自想象未来的情境知识 ............................................................................................. 38 1.7. 总结 ............................................................................................................................. 43
阿育吠陀(Ayurveda)植根于印度的古老医学智慧,继续以同等的方式吸引仰慕者和批评家。尽管许多人高度重视其对健康的整体方法,但它也被现代科学界标记为伪科学。本文深入研究了这种批评背后的原因,并试图通过哲学镜头探索阿育吠陀,从而整合了印度和西方思想家的思想。阿育吠陀能否与科学严谨的对待,还是符合现代医学中预期的标准?
强化学习(RL)是决策问题中广泛的技术,构成了两个基本操作 - 政策评估和政策改进。提高学习效率仍然是RL的关键挑战,许多努力着重于使用合奏批评来提高政策评估效率。,当使用多个批评家时,政策改进过程中的演员可以获得不同的梯度。先前的研究将这些梯度合并在一起而没有考虑它们的分歧。因此,优化政策改进计划对于提高学习效率至关重要。本研究的重点是调查合奏批评家对政策改进引起的差异分歧的影响。我们介绍了梯度方向不确定性的概念,以此来衡量政策改进过程中使用的梯度之间的分歧。通过解决梯度之间的分歧,我们发现梯度方向不确定性较低的过渡在政策改进过程中更可靠。基于此分析,我们提出了一种称为von Mises-fisher经验重新采样(VMFER)的方法,该方法通过重新采样过渡过渡和为梯度方向不确定性较低的过渡提供了更高的信心来优化政策改进过程。我们的实验表明,VMFER显着地执行基准,并且特别适合RL中的整体结构。
摘要:此演讲探讨了DeepSeek R1的数学基础,DeepSeek R1是一种专为复杂推理而设计的模型。与传统的监督精细调整不同,DeepSeek R1相对政策优化(GRPO)是一种新的方法,可以稳定近端政策优化(PPO),而没有批评家。GRPO通过将问题解决为顺序的步骤来增强思想链推理。我将分析其理论属性和对推理驱动的强化学习的影响。