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无人驾驶的自治障碍算法...
摘要 - 为了克服自动飞行中无人驾驶汽车（无人机）避免障碍物的挑战，本文提出了双重体验注意力卷积软卷积 - 批评者（DAC-SAC）算法。该算法与卷积网络集成了双重体验缓冲池，自我注意力的机制和软性批判性算法。由于缺乏成功的培训数据，双重体验缓冲池用于解决无效的无人机培训问题。为了克服处理图像数据中原始软演员 - 批评（SAC）算法的缺点，应用了卷积神经网络（CNN）来重建参与者和评论家网络，从而可以更好地提取图像特征提取和分类。此外，通过向网络添加卷积自我发项层来采用一种自我注意的机制。此修改可以根据不同输入图像特征对注意力重量进行动态调整，从而有效解决与焦点相关的挑战。进行了两个模拟实验，并且在处理未知环境时，DAC-SAC算法在已知环境中达到99.5％的成功率，成功率为84.8％。这些结果证实，即使将深度图像作为输入，提出的算法也可以避免无人机的自主障碍。
amago-2：打破元中的多任务屏障...
在不同数据集中训练的语言模型通过文本学习解锁概括。增强学习（RL）策略可以通过在序列模型的内存中获得元学习来实现相似的效果。但是，Meta-RL研究主要侧重于适应单个任务的微小变化。在不面对多任务优化挑战的情况下，很难扩展更一般的行为，而很少有解决方案与Meta-RL从大型未标记任务中学习的目标兼容。为了应对这一挑战，我们重新审视了一个想法，即多任务RL被跨不同任务的不平衡返回量表造成的不平衡训练损失所瓶颈。我们建立在基于变压器（内在）元RL的最新进步的基础上，并评估了一个简单但可扩展的解决方案，在该解决方案中，代理人的演员和评论家的目标都转换为分类术语，这些术语将从当前的回报量表中脱离优化。Meta-World ML45，多游戏Procgen，Multi-Task Popgym，Multi-Game Atari和Babyai中的大规模比较发现，这种设计在没有明确任务标签的情况下将在线多任务改编和记忆问题上取得了重大进展。
人工智能
目录1环境3 2目标受众3培训目标3 4语言4 6实施位置4 7能力概况4 8课程概述5 10课程描述5 11介绍AI 6 11.1 AI基本技术简介6 11.2基本神经网络6 11.3卷积神经网络网络（CNN）6 11.4循环网络6 11.5 NLP的变压器体系结构6 11.6实用介绍检索增强发电（RAG）6 11.7特殊变压器在复杂条件下预测6 11.8最终项目深度学习7 11.9深度强化学习7.10值7.10 Value 7.10 Based methods-Introduction to Classic Deep Q-Learning 7 11.11 Value Based Methods-Deep Q-Learning extensions I 7 11.12 Value Based methods-Deep Q-Learning extensions II 7 11.13 Introduction to Policy-Based methods 7 11.14 Policy Gradient-Reinforce 7.15 Policy Gradient-优势演员评论家（A2C）用于离散和恒定动作8 11.16根据今天的最佳政策梯度方法，根据今天的政策优化（PPO）8 11.17黑匣子优化8 11.18最终项目加固学习8 11.19 Workshop-ai贸易与深度强化学习9 13 13 13 13 13 13 13 13 13能力证明9 14组织10
MetaRLEC：用于发现大脑有效连接的元强化学习
近年来，通过计算分析功能性磁共振成像（fMRI）数据来发现大脑有效连接（EC）网络在神经科学和神经成像领域引起了广泛关注。然而，由于数据采集和处理过程中受到多种因素的影响，fMRI数据通常表现出高噪声和有限的样本特征，从而导致当前方法的性能不佳。在本文中，我们提出了一种基于元强化学习的新型大脑有效连接发现方法，称为MetaR-LEC。该方法主要包含三个模块：参与者、评论家和元评论家。MetaRLEC首先采用编码器-解码器框架：编码器利用转换器将嘈杂的fMRI数据转换为状态嵌入，解码器采用双向LSTM从状态中发现大脑区域依赖关系并生成动作（EC网络）。然后，批评网络评估这些动作，激励参与者在高噪音环境中学习更高回报的动作。最后，元批评框架促进历史状态动作对的在线学习，整合动作值神经网络和补充训练损失，以增强模型对小样本 fMRI 数据的适应性。我们对模拟数据和现实世界数据进行了全面的实验，以证明我们提出的方法的有效性。
IMDA媒体发行 - 戛纳电影节2024。...
2021 • Rehana Maryan Noor – Un Certain Regard, produced by Potocol • The Year of the Everlasting Storm – special screening, anthology featuring director Anthony Chen 2019 • Piece of Meat (short film) – Directors' Fortnight, by Huang Junxiang and Jerrold Chong • Adam (short film) – Cinefondation Selection, by Shoki Lin • The Women (feature in development) – Cinefondation L'Atelier, co-produced with Potocol 2018 • Whether the Weather is Fine (feature in development) – Cinefondation L'Atelier, co-produced by AAND 2017 • Jodilerks Dela Cruz: Employee of the Month (short film) – Cannes Critics' Week, co-produced with AAND • City of Small Blessings (feature in development) – Cinefondation L'Atelier, produced by Akanga Film Asia,由Wong Chen-hsi 2016导演•学徒 - 一定的考虑，由花生图片，Zhaowei电影和Akanga电影制作，由Boo Junfeng执导•Boo Junfeng•一只黄鸟 - 戛纳评论家周，由Akanga Film Asia制作，由K. Rajagopal 2015•Peine•Peine（Akagopal 2015由E＆W Films and Fisheye Pictures制作的L'Atelier，由Kirsten Tan 2014导演•一只黄色的鸟（发育中的曲目） - 由Akanga Asia制作的Cinefondation L'Atelier，由K. Rajagopal
基于多目标增强学习算法，用于云计算中的动态工作流程计划
必须将工作流的基础设施视为一个关键的研究领域，即使是轻微的优化也可以显着影响基础架构效率和提供给用户的服务。由于云基础架构的动态工作负载和不同的资源，使用启发式方法的传统工作流程调度方法可能不会有效。此外，任何给定时间的资源具有不同的状态，在工作流程计划期间必须考虑这些状态。人工智能的出现使得在工作流程管理过程中可以解决云计算的动态和多样化资源。特别是，强化学习可以通过演员和评论家的方法在运行时理解环境，以做出明智的决定。我们的论文介绍了一种称为多目标增强学习的算法（基于多目标增强的工作流程计划）（MORL-WS）。我们使用各种工作流程的实证研究表明，所提出的基于基于学习的多物体增强方法的方法优于许多现有的调度方法，尤其是关于MakePAN和能源效率。与安排1000个任务相比，蒙太奇工作流程的提议方法表现出较高的性能，达到709.26的最小化型，最少的能源消耗为72.11瓦。这表明所提出的方法适用于实时工作流程计划应用程序。
风险和冲动的独特发展轨迹
Actor-Critic方法在许多领域中实现了最新的性能，包括机器人技术，游戏和控制系统（[1]，[2]，[3]）。时间差异（TD）学习可能被认为是演员评论家的组成部分，而TD学习的更好界限通常是参与者 - 批评分析的成分。我们考虑强化学习中的政策评估问题：鉴于马尔可夫决策过程（MDP）和政策，我们需要估算本政策下每个州（预期的所有未来奖励总和）的价值。政策评估很重要，因为它实际上是许多其他算法（例如策略迭代和参与者批评）的子例程。政策评估的主要挑战是，我们通常不知道基本的MDP，并且只能与之互动，并且状态数量通常太大，迫使我们维持对状态值的真实向量的低维近似。我们将重点放在克服这组挑战的最简单类别的方法上，即具有线性函数近似的TD方法。这些方法试图维持低维参数，该参数会根据观察到的奖励和过渡不断更新，以维持跨州估计值的一致性。这些方法的收敛证明首先在[4]中给出。在本文中，我们重点介绍了策略评估的多代理版本：我们考虑具有同一MDP和相同政策副本的n个代理，但是MDP
GE 1997 年年度报告 - AnnualReports.com
我们通过执行三大计划取得了 1997 年的成绩：全球化、注重产品服务和追求六西格玛质量。继续发扬这三大计划对于我们未来的成功至关重要。亚洲经济困难带来的不确定性既带来了挑战，也带来了机遇。对 GE 来说，亚洲约占我们收入的 9%（日本约占一半）——这个数字绝非微不足道，但肯定是可控的——我们有信心将对现有运营的影响降至最低。我们一再证明，商业不确定性必然伴随着机遇。亚洲的情况也不例外；它应该为我们提供一个独特的机会来采取战略行动，以提高我们的存在感和参与度，我们知道，亚洲将是 21 世纪全球最大市场之一。我们以前走过这条路。 20 世纪 80 年代初，我们经历了美国经济陷入衰退的泥潭，评论家们对此感到忧心忡忡，美国制造业也陷入了悲歌之中。我们并没有相信这种悲观的局面，相反，我们投资了广泛的重组和新业务。在经济复苏之际，我们已经成为一家更具竞争力和生产力的公司。我们成功应对了美国商业不确定性，这让我们对 20 世纪 90 年代初欧洲的萎靡不振有了截然不同的看法。在我们看来，欧洲与 20 世纪 80 年代的美国非常相似
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令condi
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令条件条件政策。在这项工作中，我们将UDRL扩展到学习深神经网络策略的命令条件发生器的任务。我们使用HyperNeTworks完成了这一点，这是一系列快速权重程序员，该程序学会解码输入命令，代表所需的预期返回到特定于命令的权重矩阵。我们的方法是通过策略生成器（UDRLPG）被称为颠倒的增强学习，通过消除评估者或评论家以更新生成器的权重来简化可比较的技术。为了抵消由于没有评估者而引起的最后回报的增加的差异，我们将缓冲液的采样概率与其中的绝对策略数量解脱出来，该策略与简单的权重策略一起改善了算法的经验收敛。与现有算法相比，UDRLPG实现了竞争性能和高回报，有时表现出色的架构更为复杂。我们的实验表明，受过训练的发电机可以概括以创建可实现零射击返回的策略。所提出的方法似乎有效缓解与学习高度模式功能相关的一些挑战。总的来说，我们认为UDRLPG代表了在RL中实现更高的经验样本效率方面迈出的前进一步。https://github.com/jacopod/udrlpg全面实现UDRLPG
自主空中交通管制员：深度多智能体强化学习方法
空中交通管制是在高度动态和随机环境中的实时安全关键决策过程。在当今的航空实践中，人类空中交通管制员监控并指挥多架飞机飞过其指定空域。随着传统（商用客机）和低空（无人机和 eVTOL 飞机）空域的空中交通复杂性快速增长，需要一个自主空中交通控制系统来适应高密度空中交通并确保飞机之间的安全分离。我们提出了一个深度多智能体强化学习框架，该框架能够识别和解决具有多个交叉点和合并点的高密度、随机和动态航路区中的飞机之间的冲突。所提出的框架采用了演员-评论家模型 A2C，该模型结合了近端策略优化 (PPO) 的损失函数来帮助稳定学习过程。此外，我们使用集中学习、分散执行方案，其中一个神经网络由环境中的所有代理学习和共享。我们表明，我们的框架既可扩展又高效，可容纳大量进场飞机，实现极高的交通吞吐量和安全保障。我们通过在 BlueSky 环境中进行大量模拟来评估我们的模型。结果表明，在极端高密度空中交通场景中，我们的框架能够分别解决交叉点和合并点的 99.97% 和 100% 的所有冲突。