XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System遗憾
预期的遗憾、恐怖行为和... 的呈现
恐怖分子利用策划恐怖袭击的相同执行功能，可以考虑袭击结果可能在某种程度上不完美，他会后悔没有选择不同类型的袭击或不同的目标。他可以预期后悔。在恐怖主义研究中，关于媒体对恐怖袭击的报道量与恐怖主义事件之间的关系的文章很多。后悔理论是一个框架，用于理解预期的后悔情绪如何影响决策过程，它将我们的注意力从一般意义上的报道量争论引向对不同恐怖主义行动结果的呈现。我们的分析为研究人员在发展我们对主流媒体报道和恐怖组织出版物影响恐怖分子选择的机制的理解方面提供了建议。关键词：预期后悔、后悔理论、媒体、恐怖袭击、恐怖主义研究、主流媒体、恐怖组织出版物。
通过遗憾最小化计算纳什均衡
现在我们知道如何计算纳什均衡了：只需使用遗憾最小化算法对每个玩家运行上述重复博弈，策略的均匀平均值就会收敛到纳什均衡。图 1 展示了课程中迄今为止教授的遗憾最小化算法在通过定理 1 计算零和矩阵博弈的纳什均衡时的性能。性能显示在 3 个随机矩阵博弈类中，其中 A 中的条目根据以下条件进行采样：100×100 均匀 [0, 1]、500×100 标准高斯和 100×100 标准高斯。所有图均在每个设置的 50 个游戏样本中取平均值。我们展示了一个加法算法以供参考：镜像邻近算法，它是一种离线优化算法，以 O 1 的速率收敛到纳什均衡
动态折扣反事实遗憾最小化
•使用策略σT（i）计算瞬时遗憾r t（i，a）。•更新累积遗憾r t（i，a）= r t -1（i，a） + r t（i，a）。•计算下一个策略σT+1（i，a）〜最大（0，r t（i，a））。•累积策略C T（i，a）= c t -1（i，a） +πσt（i）σt（i，a）。•计算平均策略σT（i，a）〜c t（i，a）。
连续动作空间中的深层反事实遗憾
反事实遗憾最小化（CFR）是一种用于寻找不完美信息游戏的NASH平衡策略的算法系列。CFR已被用来达到许多基准游戏中的里程碑，例如Texas Hold'Em [2]和Texas No-Limit Texas Hold'Em [3]。值得注意的是，这些算法使用了CFR的表格形式，其中将策略保存在表格中，以解决代理可以找到自己的所有可能情况。在建模现实世界游戏时，该表可能会变得过多。为了压缩模型，信息摘要用于将不同的情况列入混合在一起。这些抽象的问题是它们通常需要广泛的域知识，而抽象游戏中的平衡可能无法准确反映整个游戏的均衡[4]。
通过遗憾和评估阶段的状态修复的安全加强学习
深度加强学习（DRL）在许多复杂的决策任务中都取得了成功。然而，对于许多现实世界应用，标准的DRL培训在具有脆弱性能的代理商中恢复，特别是在关键问题问题上，发现安全和成功的策略都非常具有挑战性。已经提出了各种探索策略来解决这个问题。但是，他们没有考虑当前的安全性能的信息；因此，它们无法系统地在与培训最相关的状态空间部分上进行系统。在这里，我们提出了基于估计的深度强化学习（稀有）中的状态，该框架介绍了两种创新：（i）将安全评估阶段与国家修复阶段与国家修复阶段，即，在未访问的状态和（ii）估计的promiere extimies nefiperies of n.gap中，gap secried and gap secried seformist of the MAR均进行了iSe。我们表明，这两种创新都是有益的，并且在经验评估中，罕见的优于深度学习和探索等基线。
faah抑制剂在众人瞩目的焦点中，但遗憾的是
Saptarshee Mitra，Raphael Paris，Laurent Bernard，RémiAbbal，Pascal Charrier等。应用于海啸沉积物的X射线图：优化的图像处理和粒度，粒度，粒度形状和沉积物的定量分析3D。海洋地质学，2024，470，pp.107247。10.1016/j.margeo.2024.107247。hal-04514532
两阶段的最小值基于遗憾的奉献和虚拟发电厂的发电计划策略
摘要 - 市场和可再生能源不确定性为商业虚拟发电厂（VPP）的专业面向产品和生成调度问题带来了挑战。为了应对这些挑战，本文提出了一个两阶段的Minimax遗憾（MMR）模型，以获得最佳的VPP产品计划和固定计划策略。为了解决强烈的NP双阶段MMR问题，我们首先将其重新将其重新将其重新定为两阶段的可靠优化（TSRO）问题，然后使用固定的求助方法将其重新构成，然后使用列和构造一代一代算法来解决它，这已经证明了解决TSRO问题的有效性。在数值实验中，我们通过将MMR方法与最大化方法方法和不同假设下的完美信息方法进行比较来评估MMR方法的性能。索引术语 - 虚拟发电厂（VPP），不确定性，min- imax遗憾（MMR），两阶段强大的优化（TSRO），列和构造生成（C＆CG）
对数遗憾地传达MDP：使用匪徒利用已知的动态
我们研究了具有已知动态但未知奖励功能的平均奖励和交流马尔可夫决策过程（MDP）中的遗憾最小化。尽管在此类MDP中学习比完全未知的MDP更容易，但它们仍然在很大程度上是挑战，因为它们包括特殊情况，例如组合半伴侣等大类问题。以统计上有效的方式利用遗憾最小化的过渡功能的知识似乎在很大程度上没有探索。猜想，即使有已知的过渡，我们即使在通用MDP中实现精确的最佳性也是NP-HARD，因此我们专注于计算有效的放松，以实现Order-Timpimal-Timal-Topimal-Mic MIC的遗憾而不是精确的最佳性。我们通过基于流行的匪徒最小经验差异策略引入一种新颖的算法来填补这一空白。提出的算法的关键组成部分是一个经过精心设计的停止标准，利用固定策略引起的复发类别。我们得出了一种非渐近，问题依赖性和对数的遗憾，该算法依赖于利用该结构的新颖遗憾分解。我们进一步提供了有效的实施和实验，以说明其有希望的经验绩效。关键字：平均奖励马尔可夫决策过程，遗憾的最小化，对数遗憾，马尔可夫链，经常性课程
优化近似凸函数的量子加速及其在对数遗憾随机凸老虎机中的应用
贡献。在本文中，我们系统地研究了近似凸函数优化的量子算法，并将其应用于零阶随机凸老虎机。量子计算是一项快速发展的技术，量子计算机的能力正在急剧提升，最近谷歌 [ 6 ] 和中国科学技术大学 [ 42 ] 已经达到了“量子至上”。在优化理论中，半定规划 [ 3 ， 4 ， 11 ， 12 ]、一般凸优化 [ 5 ， 15 ]、优化中的脱离鞍点问题 [ 41 ] 等问题的量子优势已被证明。然而，据我们所知，近似凸优化和随机凸优化的量子算法是广泛开放的。在本文中，我们使用量子零阶评估预言机 OF 来考虑这些问题，这是先前量子计算文献中使用的标准模型 [ 5 ， 14 ， 15 ， 41 ]：
7有效探索
对数遗憾：Lai＆Robbins（1985）5的经典结果断言，最佳的遗憾率为O（log n）。实际上，在奖励分布的参数假设下，他们表明，所有保证所有α> 0的遗憾的政策必须采样至少1 c（a，a ∗）log n libies c（a，a，a，a，a，a，a，a，a ∗）= d（p（p（p（·| a），p（·| a），p（·| a ∗）extry ernection nige n lim diog n lim nige n lim nigial n ligials nigial n ligial。分布。他们的政策渐近地实现了最佳的遗憾，它基于上限范围（UCB）的概念，需要对这些界限进行微妙的操纵。