Bibliographic record
Abstract
Les processus de décision markovien (MDP), le cadre mathématiques sous-jacent à la plupart des algorithmes de l'apprentissage par renforcement (RL) est souvent utilisé d'une manière qui suppose, à tort, que l'état de l'environnement d'un agent ne change pas pendant la sélection des actions. Puisque les systèmes RL basés sur les MDP classiques commencent à être appliqués dans les situations critiques pour la sécurité du monde réel, ce décalage entre les hypothèses sous-jacentes aux MDP classiques et la réalité du calcul en temps réel peut entraîner des résultats indésirables. Dans cette thèse, nous introduirons un nouveau cadre dans lequel les états et les actions évoluent simultanément, nous montrerons comment il est lié à la formulation MDP classique. Nous analyserons des algorithmes existants selon la nouvelle formulation en temps réel et montrerons pourquoi ils sont inférieurs, lorsqu'ils sont utilisés en temps réel. Par la suite, nous utiliserons ces perspectives pour créer un nouveau algorithme Real-Time Actor Critic qui est supérieur au Soft Actor Critic contrôle continu de l'état de l'art actuel, aussi bien en temps réel qu'en temps non réel.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".