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World File Search System梯度算法
基于Fletcher-Reeves共轭梯度算法...
最近，世界能源系统正在经历重大的过渡。过渡主要是由更新不断发展的电基础设施，整合低碳能源并通过新型需求（例如智能住宅，电动运输，维持供应保护）来满足多余功耗的需求[1]。整体上，由于持续的气候变化，世界被迫从使用化石燃料发电厂转变为使用可再生能源，这与可持续发展目标（SDG）7一致，这需要从使用化石燃料转变为使用清洁和负担得起的能源的过渡。尽管整合各种来源具有提高的能源效率以及其可持续性的优势，但在分析电力系统稳定性期间，它也引入了新的困难。
利用量子梯度算法实现金融市场风险中的量子优势
我们引入了一种量子算法来计算金融衍生品的市场风险。先前的研究表明，量子振幅估计可以使目标误差的衍生品定价速度成二次方加速，我们将其扩展到市场风险计算中的二次误差缩放优势。我们表明，采用量子梯度估计算法可以在相关市场敏感度（通常称为希腊值）的数量上带来进一步的二次优势。通过对实际感兴趣的金融衍生品上的量子梯度估计算法进行数值模拟，我们证明我们不仅可以成功估计所研究示例中的希腊值，而且实践中的资源需求可以明显低于理论复杂性界限所预期的水平。这一在金融市场风险计算中的额外优势降低了 Chakrabarti 等人估计的金融量子优势所需的逻辑时钟速率。 [Quantum 5, 463 (2021)] 提高了 ∼ 7 倍，从 50MHz 提高到 7MHz，即使对于按行业标准计算的希腊字母数量不多的（四个）也是如此。此外，我们表明，如果我们有足够的资源，量子算法可以在多达 60 个 QPU 上并行化，在这种情况下，实现与串行执行相同的总体运行时间所需的每个设备的逻辑时钟速率将约为 100 kHz。在整个工作过程中，我们总结并比较了可用于计算金融衍生品市场风险的几种不同的量子和经典方法组合。
噪声攻击下的双胞胎延迟的深层确定性政策梯度算法的稳健性探索
摘要。这项研究重点是探索强化学习算法双胞胎的鲁棒性，延迟了深层确定性的政策梯度（TD3），尤其是在面对不确定性，噪音和钉子的表现方面。强化学习是一种机器学习范式，在该范式中，代理商学习如何执行任务并通过与环境的互动来优化长期奖励。这种学习方法在自动驾驶，游戏，机器人控制等领域具有广泛的应用。TD3是一种高级强化学习算法，在各种复杂的任务和环境中的性能非常出色。此外，TD3具有一些独特的性能优势，例如双Q批评结构和目标策略平滑，这在面对不确定性和噪音时可能会使其强大。虽然对增强学习的鲁棒性进行了广泛的研究，但相对缺乏专门针对TD3的研究。本研究旨在填补这一空白，并研究当添加不同类型的噪声或受到攻击时TD3的性能如何变化。这项研究的目的不仅旨在更深入地了解TD3算法本身，还旨在为增强学习鲁棒性的理论和实践提供强有力的支持。这项研究具有广泛的应用和学术价值，并有可能在强化学习领域推动进一步的进步。
（WIP）从人类反馈中学习一点加强
11策略梯度算法46 11.1策略梯度算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 11.1.1香草政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 11.1.2加强。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 11.1.3加强一把（rloo）。。。。。。。。。。。49 11.1.4近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.1.5组相对策略优化。。。。。。。。。。。。51 11.2实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 11.2.1政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.2近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.3组相对策略优化。。。。。。。。。。。。56 11.3辅助主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 11.3.1广义优势估计（GAE）。。。。。。57 11.3.2双重正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58
深入强化学习中政策梯度的权威指南：理论，算法和实施
近年来，在深入的强化学习中提出了各种强大的政策梯度算法。虽然所有这些算法都以策略梯度定理为基础，但特定的设计选择在各算法中都有很大差异。我们提供了对政策政策梯度算法的整体概述，以促进对其理论基础及其实际实施的理解。在此概述中，我们包括策略梯度定理的连续版本，收敛结果以及对实用算法的全面讨论的详细证明。我们比较了连续控制环境上最突出的算法，并提供了有关正规化益处的见解。所有代码均可在https://github.com/ matt00n/propictgradientsjax上找到。
样本有效的策略梯度方法
提高增强学习的样本效率一直是一个长期的研究问题。在这项工作中，我们旨在降低现有策略梯度方法的样本复杂性。我们提出了一个称为srvr-pg的新型策略梯度算法，它仅需要o（1 / ϵ3 / 2）1个情节才能发现非循环性能函数的近似固定点j（θ）（即，即θ，θ，θ，以便∥∇j（θ）∥∇j（θ）∥22 fule untoct此样本复杂性改善了现有的结果O（1 / ϵ5 / 3）对于随机方差，策略梯度算法降低了O（1 / ϵ1 / 6）。此外，我们还提出了一个带有参数探索的SRVR-PG的变体，该变体从先前的概率分布中探索了初始策略参数。我们就加强学习的经典控制问题进行数值实验，以验证我们提出的算法的性能。
用于量子增强量的混合参与者 - 批评算法在Cern Beam Lines
用夹紧的量子玻尔兹曼机器（QBM）的抽象自由能增强学习（FERL）被证明与经典Q学习及其限制相比，可以显着提高学习效率。在本文中，FERL方法扩展到多维连续的状态行动空间环境，以打开更广泛的现实应用程序的门。首先，研究了基于自由能的Q-学习，以用于离散的作用空间，但是评估了连续状态空间以及经验重播对样本效率的影响。在第二步中，基于深层确定性的策略梯度算法与基于QBM的评论家相结合的深层确定性政策梯度算法开发了连续国家行动空间的混合参与者（A-C）方案。讨论了使用量子退火（QA）获得的结果，包括模拟和D-Wave QA硬件，并将性能与经典的增强学习方法进行了比较。在欧洲核研究组织中，整个环境代表了现有的粒子加速器光束线。除其他外，在高级韦克菲尔德实验的实际电子束线（醒）上评估了混合A-C代理。
Andrew IlyasAndrew Ilyas
Invited Talks Microsoft Research, Attributing model behavior at scale 2023 TrustML Young Scientist Seminar, Datamodels: predicting predictions from training data 2023 Stanford MedAI Seminar, Datamodels: predicting predictions from training data 2022 Google Brain, Datamodels: predicting predictions from training data 2022 SIAM Mathematics of Data Science, Datamodels: predicting predictions from training data 2022 OpenAI, Datamodels：预测训练数据2022 Samsung AI中心的预测，对2020 MIT视觉研讨会的深度学习现象的经验分析，确定数据集复制2020年伯克利CHAI中的偏见，仔细研究了深度政策梯度算法2020 Microsoft研究，Microsoft研究Microsoft Research，如何批量正常化？2019 Simons Institute，对抗性示例不是错误，它们是功能2019年两个Sigma，更仔细地查看深度政策梯度算法2019两个Sigma，强大的对抗性示例2018 Intel Labs，3D对抗性示例2018
使用Ensemble Deep ...
1名学生，2名学生，3名助理教授，1,3电子工程系2电子和电信工程系，1,2,3 Dwarkadas J. Sanghvi工程学院，印度孟买，印度摘要 - 这项研究表明，该研究的多股票交易方法用于自动股票交易，用于自动股票交易，利用Enderemble Enderbleds学习框架。为单个股票交易设计自动交易解决方案是当前的问题，股票交易过程被视为马尔可夫决策过程（MDP）。使用近端政策优化，优势参与者 - 批评和深层确定性的策略梯度算法组成的贸易代理人，由近端政策优化，优势 - 批评者（DRL）技术培训。性能。结果显示出较低的最大值，这表明风险管理更好。
https://eprints.gla.ac.uk/289009/
摘要 - 在斜坡合并是自动驾驶中复杂的流行情况。由于驾驶环境的不确定性，大多数基于规则的模型无法解决此问题。在这项研究中，我们设计了一种深入的增强学习方法（DRL）方法，以解决不确定的场景中坡道合并问题，并修改双胞胎延迟的深层确定性策略梯度算法（TD3）的结构，使用长期短期内存（LSTM）基于时间信息选择一个动作。所提出的方法应用于坡度合并，并在城市流动性（SUMO）的模拟中进行了验证。结果表明，所提出的方法在不确定的TRAFFICEARIOS中执行明显更好的概括。索引术语 - 坡道合并，深度强化学习（DRL），长期记忆（LSTM），城市流动性的模拟（SUMO）