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。
管理与技术学院这是为了证明,已经发现苏达拉纳·贾沃拉(Sulemana Jawula)的博士研究在各个方面都是完整和令人满意的,并且已经进行了审查委员会所要求的任何修订。审查委员会委员会穆罕默德·哈莫德(Mohamad Hammoud)博士,委员会主席,工商管理医生罗伯特·巴纳西克(Robert Banasik)博士,委员会成员,工商管理学院委员,理查德·约翰逊(Richard Johnson)博士,大学审阅者,工商管理学院教职员工兼Provost Sue Subocz博士,博士学位。沃尔登大学2021
基于变压器的LLM的潜力因其依赖广泛的数据集而受到隐私问题的阻碍,可能包括敏感信息。诸如GDPR和CCPA之类的监管措施呼吁使用强大的AU介绍工具来解决潜在的隐私问题,并使用会员推理攻击(MIA)是评估LLMS隐私风险的主要方法。与传统的MIA方法不同,通常需要对其他模型进行计算进行计算训练,本文介绍了一种有效的方法,该方法通过在嵌入空间中添加随机噪声来为目标样本提供嘈杂的邻居,仅在嵌入式空间中添加随机噪声,要求仅在推论模式下操作目标模型。我们的发现表明,这种方法与采用阴影模型的有效性密切相匹配,显示了其在实践隐私审核场景中的能力。
我们并不了解所有能量无限高(或距离无限小)内的物理学。因此,我们所有的理论都是有效的低能(或大距离)理论(万物理论除外,如果这样的东西存在的话)。在高能量尺度 M(和短距离尺度 1 / M )下,有效理论不成立。我们想要描述光粒子(质量 mi ≪ M )及其在低能量下的相互作用,即特征动量 pi ≪ M(或等效地,在大距离 ≫ 1 / M )。为此,我们构造了一个包含光场的有效拉格朗日量。小距离 ≲ 1 / M 下的物理学会产生这些场的局部相互作用。拉格朗日量包含所有可能的算子(我们的理论的对称性允许)。维度 n + 4 的算子的系数与 1 / M n 成比例。如果 M 远大于我们感兴趣的能量,我们只能保留可重整化项(维度 4),也许还要进行一两次幂校正。有关有效场论的更多信息,请参阅教科书 [ 1 ]。
• 排练:练习在观众面前表演的某件事,通常是为了测试或改善几个参与者之间的互动,或允许对舞台进行技术调整。 • 模拟:模仿、复制、重复行为、外表或属性。 为什么要排练? 恭喜你!当你开始排练演讲时,你已经完成了很多任务。你已经选好了主题,写了具体的目标和论点,并进行了研究。你已经选择了要点,确定了最佳的次要点,将它们安排成可识别的组织形式,并制定了大纲。现在,你可以开始练习演讲了。 排练被定义为练习在观众面前表演的某件事,通常是为了测试或改善几个参与者之间的互动,或允许对舞台进行技术调整。通过排练,你将有机会评估哪些有效,哪些无效。所有演员都会排练 如果您曾经准备参加学校戏剧表演,或者与乐队或歌唱团体一起表演(或者您曾经看过其他人准备在电视或电影中表演),那么您就会知道排练的重要性。所有敬业的演员都会排练。在排练期间,您会模拟真实的演讲体验,就好像它真的发生了一样,因此您可以预测会发生什么。