Линейная арматура: Каталог арматуры: защитная, подвесная, соединительная, сцепная

АРМАТЕХ-НИЛЕД – Эксперт по арматуре СИП

• 
  +7 800 222‑26-68

• 
  142121, Московская область, г. Подольск, ул. Станционная, д. 24

• 
  +7 800 222‑26-68

Эксперт по арматуре СИП

Эксперт по арматуре СИП

Наша специализация

Продукция торговой марки

Аттестовано в ПАО РОССЕТИ

Продукция торговой марки

Аттестовано в ПАО РОССЕТИ

Продукция для работ под напряжением

Стороняя продукция

Наши контакты

• 
  +7 800 222‑26-68

• 
  info@n-sip. ru

• 
  142121, Московская область, г. Подольск, ул. Станционная, д. 24

Навигация по сайту

Оставайтесь на связи

Vk

Youtube

Telegram

Tiktok

2003-2022 © АРМАТЕХ НИЛЕД — Эксперт по арматуре СИП — Арматура для СИП — линейная арматура СИП

Отправить заявку

Наименование компании *

ИНН *

ОГРН*

Ваш регион

Алтайский крайАмурская областьАрхангельская областьАстраханская областьБелгородская областьБрянская областьВладимирская областьВолгоградская областьВологодская областьВоронежская областьг. МоскваЕврейская автономная областьЗабайкальский крайИвановская областьИные территории, включая город и космодром БайконурИркутская областьКабардино-Балкарская РеспубликаКалининградская областьКалужская областьКамчатский крайКарачаево-Черкесская РеспубликаКемеровская областьКировская областьКостромская областьКраснодарский крайКрасноярский крайКурганская областьКурская областьЛенинградская областьЛипецкая областьМагаданская областьМосковская областьМурманская областьНенецкий автономный округНижегородская областьНовгородская областьНовосибирская областьОмская областьОренбургская областьОрловская областьПензенская областьПермский крайПриморский крайПсковская областьРеспублика Адыгея (Адыгея)Республика АлтайРеспублика БашкортостанРеспублика БурятияРеспублика ДагестанРеспублика ИнгушетияРеспублика КалмыкияРеспублика КарелияРеспублика КомиРеспублика КрымРеспублика Марий ЭлРеспублика МордовияРеспублика Саха (Якутия)Республика Северная Осетия — АланияРеспублика Татарстан (Татарстан)Республика ТываРеспублика ХакасияРостовская областьРязанская областьСамарская областьСанкт-ПетербургСаратовская областьСахалинская областьСвердловская областьСевастопольСмоленская областьСтавропольский крайТамбовская областьТверская областьТомская областьТульская областьТюменская областьУдмуртская РеспубликаУльяновская областьХабаровский крайХанты-Мансийский автономный округ — ЮграЧелябинская областьЧеченская РеспубликаЧувашская Республика — ЧувашияЧукотский автономный округЯмало-Ненецкий автономный округЯрославская областьКазахстан

Контактное лицо *

Телефон *

E-mail

Сообщение

Я согласен на обработку персональных данных

Линейная арматура СИП 0,4 кВ/марки ВК

Отображение 1–24 из 91

По популярностиПо рейтингуСортировка от последнегоЦены: по возрастаниюЦены: по убыванию

• Ответвительные герметичные зажимы для СИП-2 и СИП-4/ВК

  (9)

• Ответвительные зажимы с раздельной затяжкой болтов магистрального и ответвительного проводов/ВК

  (3)

• Плашечные зажимы/ВК

  (7)

• Анкерные кронштейны и крюки / ВК

  (17)

• Зажимы для крепления системы СИП без отдельного несущего элемента (СИП-4) / ВК

  (19)

• Изолированные наконечники, соединительные зажимы и модули / ВК

  (35)

• Анкерный абонентский кронштейн (CAP 25) — ВК

  22,3 ₽В корзину

• Анкерный абонентский кронштейн (CA 25) — ВК

  39,0 ₽В корзину

• Кожух малый (K-1)

  71,0 ₽В корзину

• Крюк с резьбой (BT 8)

  72,0 ₽В корзину

• Анкерный зажим для проводов ввода (PA 2/25 S)

  75,6 ₽В корзину

• Зажим плашечный (ПА-1-1)

  83,0 ₽В корзину

• Анкерный зажим для проводов ввода (PA 25 S)

  90,0 ₽В корзину

• Зажим анкерный для проводов ввода (DN 1)

  98,4 ₽В корзину

• Зажим плашечный (ПС-1-1А)

  101,0 ₽В корзину

• Соединительный зажим для проводов ввода (MJPB 25) — ВК

  112,8 ₽В корзину

• Соединительный зажим для проводов ввода (MJPB 6-16) — ВК

  112,8 ₽В корзину

• Соединительный зажим для проводов ввода (MJPB 6-10) — ВК

  112,8 ₽В корзину

• Соединительный зажим для проводов ввода (MJPB 4-6) — ВК

  112,8 ₽В корзину

• Соединительный зажим для проводов ввода (MJPB 10-16) — ВК

  112,8 ₽В корзину

• Соединительный зажим для проводов ввода (MJPB 10) — ВК

  112,8 ₽В корзину

• Соединительный зажим для проводов ввода (MJPB 10-25) — ВК

  112,8 ₽В корзину

• Соединительный зажим для проводов ввода (MJPB 6) — ВК

  112,8 ₽В корзину

• Соединительный зажим для проводов ввода (MJPB 16) — ВК

  112,8 ₽В корзину

• Зажим плашечный (ПС-2-1А)

  113,0 ₽В корзину

• Зажим анкерный для проводов ввода (DN 123)

  117,6 ₽В корзину

• Зажим плашечный (ПС-1-1)

  122,0 ₽В корзину

• Ответвительный зажим (CT 25 P)

  128,4 ₽В корзину

• Ответвительный зажим (CT 16 A)

  128,4 ₽В корзину

• Зажим плашечный (ПС-2-1)

  148,0 ₽В корзину

Линейная арматура СИП ВК

В настоящее время компания НИЛЕД осуществляет производство и сборку линейной арматуры СИП торговой марки НИЛЕД из европейских и отечественных комплектующих на базе собственного производственно-складского комплекса.

Линейная арматура СИП ВК производится компанией НИЛЕД из отечественных комплектующих на базе собственного завода в городе Подольске.

В состав комплекса входят производственная и офисная части, аккредитованная испытательная лаборатория, специально оборудованный учебный класс и различные полигоны для проведения обучающих мероприятий.
Линейная арматура СИП ВК и НИЛЕД аттестована в ПАО «Россети» и полностью удовлетворяет техническим требованиям других крупных электросетевых организаций.

Продукция полностью соответствует европейским стандартам CENELEC EN 50483, CENELEC EN 50397 и стандарту СТО ПАО «Россети». Подтверждением являются протоколы испытаний от аккредитованной лаборатории, имеющей соответствующую область аккредитации и заключения аттестационной комиссии ПАО «РОССЕТИ». Компания «НИЛЕД» предлагает не просто линейную арматуру СИП, а комплекс технических решений и сервиса для наших потребителей: технологические карты, типовые проекты, учебные фильмы по монтажу, программу для проектирования «ЛЭП ПРО», услуги по испытаниям на соответсвие НТД в аккредитованной лаборатории, услуги по проектированию линий ВЛИ, ВЛЗ.

Стоимость линейной арматуры СИП составляет 4—7% в строительстве на 1 км воздушных линий. При этом важность данного компонента в системе оборудования ВЛИ, ВЛЗ не меньше, чем других составляющих — провода, опор и т. д.

Рекомендуем запрашивать протоколы испытаний от испытательных центров, имеющих соответствующие области аккредитации для подтверждения заявленных характеристик.

Скачайте электронные версии:

• Каталога арматуры для СИП торговой марки НИЛЕД
• Каталога арматуры для СИП торговой марки ВК
• Брошюра по приемке продукции

Нилед2020       ВК2020

Понимание Q-обучения и аппроксимации линейной функции
класс, я хотел написать больше об обучении с подкреплением, поэтому в
в этом посте я дам несколько комментариев о Q-Learning и Linear Function.
Приближение. Я надеюсь, что эти сообщения могут послужить еще одним набором кратких RL
введения, похожие на отличный пост Андрея о глубоком RL.

В прошлом году я уже писал об основах MDP и RL. Этот
текущий служит продолжением этого, обсуждая, как масштабировать RL
в настройки, более сложные, чем простые табличные сценарии, но
далеко не так сложно, как, скажем, научиться играть в игры Atari от
высокоразмерный ввод. Я не буду тратить слишком много времени, пытаясь работать, хотя
Темы в этом посте, хотя. Я хочу сохранить свои усилия для глубокий сорт ,
который сейчас в моде и тема, которую я надеюсь в конечном итоге написать
много о для этого блога.

Чтобы помочь написать этот пост, вот две ссылки, которые я использовал для быстрого просмотра
Q-Learning с аппроксимацией функций.

1. Учебное пособие по RL и аппроксиматорам линейных функций
2. Книга RL Барто и Саттона в формате HTML

Я прочитал (1) полностью и (2) лишь частично, так как это все-таки целая книга
(обратите внимание, что авторы находятся в процессе создания нового издания!). Теперь давайте
перейти к обсуждению важной концепции: повторение значения с функцией
приближение . {(i)}\), мы выбираем очень маленькое подмножество
состояния \(S’ \подмножество S\) и вычислить официальную резервную копию Беллмана за один шаг
обновления: 92\]

, который можно выполнить, используя стандартные методы контролируемого обучения. Это, в
фактически, пример стохастического градиентного спуска.

Прежде чем двигаться дальше, стоит отметить очевидное: производительность Value
Итерация с аппроксимацией функции будет почти полностью зависеть от
качество признаков (наряду с представлением функции, т.е. линейным,
нейронная сеть и др.). Если вы программируете ИИ для игры в PacMan, состояния
\(s\) будет игровым полем, которое слишком многомерно для табличного представления.
представления. Черты идеально представляют что-то релевантно к
Производительность PacMan в игре, например, расстояние до ближайшего призрака,
расстояние до ближайшей пули, пойман ли PacMan и так далее. Не
пренебрегайте искусством и техникой выбора признаков!

Q-Learning с функциональной аппроксимацией

Итерация значения

с аппроксимацией функции — это хорошо, но, как я упоминал в своем
последний пост, то, что мы действительно хотим на практике, это значения \(Q(s,a)\) из-за
ключевой факт, что

\[\pi(s) = \arg_a \max Q^*(s,a)\]

, что позволяет избежать дорогостоящей суммы по штатам. Т \ фи (с, а) \]

Что в этом сложного, так это то, что обычно гораздо проще рассуждать
о функциях, которые являются только функциями состояний . Подумайте о PacMan
пример из предыдущего: относительно легко думать о функциях, просто
глядя на то, что находится на игровой сетке, но сложнее задаться вопросом, что происходит
к значению состояния при условии, что действие \(a\) имеет место .

По этой причине я предпочитаю использовать следующий «трюк с масштабированием измерения».
рекомендовано ссылкой (1) выше, что делает различие между
разные действия явные. Чтобы было понятно, представьте MDP с двумя функциями.
и четыре действия. Функции для пары состояние-действие \((s,a_i)\) могут быть закодированы
как:

\[\фи(с,а_1) =
\begin{bматрица}
\psi_1(s,a_1) \\
\psi_2(s,a_1) \\
0 \\
0 \\
0 \\
0 \\
0 \\
0 \\
1
\end{bmatrix}
,\четверка
\фи(с,а_2) =
\begin{bматрица}
0 \\
0 \\
\psi_1(s,a_2) \\
\psi_2(s,a_2) \\
0 \\
0 \\
0 \\
0 \\
1
\end{bmatrix}
,\четверка
\фи(с,а_3) =
\begin{bматрица}
0 \\
0 \\
0 \\
0 \\
\psi_1(s,a_3) \\
\psi_2(s,a_3) \\
0 \\
0 \\
1
\end{bmatrix}
,\четверка
\фи(с,а_4) =
\begin{bматрица}
0 \\
0 \\
0 \\
0 \\
0 \\
0 \\
\psi_1(s,a_4) \\
\psi_2(s,a_4) \\
1
\конец{bmatrix}\]

Зачем нужно использовать разные функции для разных действий? Интуитивно, если мы
не сделал этого (и сохранил \(\phi(s,a)\) всего с двумя непредвзятыми признаками), то
действие не будет иметь никакого эффекта! Но действия 9От 0005 до влияют на игру. Использовать
снова пример PacMan, представьте, что у агента PacMan есть гранула для его
влево, так что агент находится в одном шаге от непобедимости. В то же время,
однако справа от Пакмана может быть призрак! Действие, которое выполняет PacMan
в этом состоянии (ВЛЕВО или ВПРАВО) окажет существенное влияние на результирующий
награда получена! Поэтому важно принимать во внимание действия, когда
показывая Q-значения.

Напоминаем, что прежде чем двигаться дальше, не забудьте термин смещения! они необходимы
правильно масштабировать значения функции независимо от признаков.

Онлайн-обоснование методом наименьших квадратов для Q-Learning

Теперь я хочу набросать вывод обновлений Q-Learning, чтобы обеспечить интуицию
почему это работает. Знание этого также важно для понимания того, как обучение
процесс работает для более продвинутого алгоритма/архитектуры Deep-Q-Network.

Вызов стандартного обновления Q-Learning без аппроксимации функции:

\[Q(s,a) \leftarrow (1-\alpha) Q(s,a) + \alpha \underbrace{[R(s,a,s’) + \gamma \max_{a’}Q(s ‘, а’)]} _ {\ rm образец} \]
9{(i)}\) в
итерация \(i\) алгоритма, и вы хотите выяснить, как его обновить. T\phi(s)\),
а затем применить описанный выше «трюк с масштабированием размеров», чтобы сделать
Q-Learning работает на практике.

Преимущество масштабируемости Q-Learning (или Value Iteration) с линейной функцией
приближение может звучать великолепно по сравнению с табличными версиями, но вот
критический вопрос: является аппроксиматором линейной функции, подходящим для
проблема ?

Это важно, потому что многие текущие исследования по обучению с подкреплением
применяется к сложным и многомерным данным. Отличный пример и
вероятно, самый популярный — научиться играть в игры Atari с нуля.
(210,160,3)-мерные массивы. Линейная функция просто неэффективна при
изучение значений \(Q(s,a)\) для этих задач, потому что проблемы
по своей сути нелинейный ! Дальнейшее обсуждение этого вопроса выходит за рамки
этот пост, но если вам интересно, Эндрю Нг обратился к этому в своем выступлении на
Школа глубокого обучения Bay Area месяц назад. Кевин Закка ведет хороший блог
сообщение, в котором резюмируется выступление Нг. ¹ В режиме малых данных многие
алгоритмы могут достигать «хорошей» производительности с различиями, возникающими в больших
часть из-за того, кто больше настроил свой алгоритм, но в многомерном
режим больших данных, сложность модели имеет значение. Нейронные сети могут
изучать и представлять гораздо более сложные функции.

Поэтому в своем следующем посте я представлю и обсужу Q-Learning с помощью нейронных сетей.
сетей в качестве функции аппроксимации. Он будет использовать игры Atari в качестве
ходовой пример. Следите за обновлениями!

1. Здорово, что он это написал, потому что все ролики на ютубе с Нг
   talk (на данный момент) не имеет включенной опции автозаголовков. Я не уверен
   почему, и, несмотря на недостатки автозаголовков, это очень помогло бы.
   Я попытался посмотреть выступление Нг и сдался через несколько минут, так как я был
   не в состоянии понять слова, которые он говорил. ↩

Включите JavaScript для просмотра комментариев с помощью Disqus.

Project

CS 542 Stat RL: Project Topics & References

(страница повторно используется и постоянно обновляется в течение нескольких семестров; ранее курс преподавался под номером 598)

Последнее обновление: 22.10.2022

30

• Ссылки должны помочь вам выбрать тему курсового проекта, а не ограничивать вас. Не стесняйтесь выбирать статьи, не перечисленные здесь, если они связаны с RL и содержат важные теоретические компоненты.
• Ссылки примерно разбиты на категории. Вы можете выбрать одну или несколько статей из одной категории или даже из разных категорий, если вы видите сильную связь и можете написать связный отчет на основе выбранных статей.
• Списки могут быть неполными и нерепрезентативными. Вы должны использовать их в качестве исходных документов и отслеживать цитирование, чтобы узнать больше.
• Мы рассмотрим некоторые темы в классе. Я отмечу их знаком (*). Ваш отчет должен существенно отличаться от того, что делается в классе. Если вы не уверены, какие части/аспекты документов будут освещены, поговорите со мной.
• Некоторые работы были популярны в прошлых семестрах. Я отмечу их знаком (-): Вам предлагается выбрать другие бумаги. Если вам придется выбрать один из них, вы будете соответствовать более высоким стандартам. F22: вам нужно будет включить новое расширение этой работы в свой отчет, на основе которого ваш отчет будет в основном оцениваться.

Приближенное динамическое программирование и автономное RL

Приблизительное динамическое программирование (ADP) касается получения приблизительных решений больших задач планирования, часто с помощью выборки и аппроксимации функций. Многие методы ADP можно рассматривать как прототипы популярных алгоритмов RL на основе значений, используемых сегодня, особенно в автономном режиме, поэтому важно понимать их поведение и гарантии.

• (*) Границы производительности в норме L_p для итерации приближенного значения
• Изучение почти оптимальных политик с помощью итерации подобранной политики на основе минимизации остатка Беллмана и одного примера пути
• Распространение ошибки для приближенной политики и итерации значения
• Границы потери производительности для итерации приблизительного значения с агрегированием состояний
• SBEED: конвергентное обучение с подкреплением с приближением нелинейной функции
• (*) Информационно-теоретические соображения в пакетном обучении с подкреплением
• Q * Схемы приближения для пакетного обучения с подкреплением: теоретическое сравнение
• Аппроксимация пакетной функции значения только с реализуемостью

Автономное RL без исследовательских данных

• Доказуемо хорошее пакетное обучение с подкреплением вне политики без больших исследований
• Доказуема ли эффективность пессимизма для автономного обучения?
• Пессимизм, согласованный с Беллманом, для автономного обучения с подкреплением
• Автономное RL на основе пессимистической модели: границы PAC и апостериорная выборка при частичном покрытии
• Критик-актер, обученный состязательно, для автономного обучения с подкреплением

Нижние границы

• Обучение с подкреплением в автономном режиме: фундаментальные барьеры для аппроксимации функции ценности
• Каковы статистические пределы автономного RL с аппроксимацией линейной функцией?
• Экспоненциальные нижние границы для пакетного обучения с подкреплением: пакетное обучение может быть экспоненциально сложнее, чем онлайн-обучение

Оценка вне политики

Как оценить эффективность политики, используя данные, собранные из другой политики? Этот вопрос имеет важные последствия для безопасности и реальных приложений RL.

OPE в бандитах

• Эффективная оценка с использованием зарегистрированных бандитских отзывов от нескольких регистраторов
• Оценка сбалансированной политики и обучение
• Оптимальная и адаптивная внеполитическая оценка в контекстных бандитах
• Выбор адаптивного оценщика для оценки вне политики

Выборка по важности для RL

• (*) Двойная робастная оценка ценности вне политики для обучения с подкреплением
• (-) Оценка политик вне политики с эффективным использованием данных для обучения с подкреплением

Выборка маргинальной важности и не только

• (*) Преодоление проклятия горизонта: Infinite-Horizon Оценка вне политики
• Оптимальная внеполитическая оценка для обучения с подкреплением с выборкой маргинальной важности
• (-) DualDICE: не зависящая от поведения оценка дисконтированных поправок стационарного распределения
• (*) Минимаксный вес и обучение Q-функции для оценки вне политики
• Обучение с подкреплением через двойственность Фенхеля-Рокафельлара
• Подотчетная оценка вне политики со статистикой Kernel Bellman
• Минимаксный интервал значений для оценки вне политики и оптимизации политики
• Вдвойне надежное снижение погрешности в оценке вне политики Infinite Horizon
• Beyond the Return: оценка функции вне политики в заданных пользователем распределениях измерения ошибок
• Автономное обучение с подкреплением с реализуемостью и концентрируемостью на основе единой политики

LSTD и LSPI

Эти методы напрямую минимизируют спроецированную ошибку Беллмана для линейной аппроксимации функции цены и имеют некоторые другие характеристики по сравнению с другими методами TD, которые обучаются на бутстрепных целях.

• Анализ конечной выборки итерации политики наименьших квадратов
• LSTD со случайными проекциями
• Фиксированные точки вне политики TD
• Точная характеристика линейных оценщиков для автономной оценки политики

Multi-agent RL

Онлайн

• См. этот пост в блоге и опрос для получения ссылок в нем.

Оффлайн

• Когда решаема оффлайн игра Маркова с нулевой суммой для двух игроков?
• Доказуемо эффективное автономное мультиагентное обучение с подкреплением через стратегический бонус

POMDP и PSR

Когда предположение Маркова не выполняется и мир частично наблюдаем, как вы можете восстановить состояние из наблюдений и спланировать, основываясь на убеждении ?

Планирование

• Итерация значений на основе точек: Алгоритм в любое время для POMDP
• Perseus: рандомизированная итерация значений на основе точек для POMDP
• Закрытие цикла обучения-планирования с прогнозирующими представлениями состояния
• Вложения скрытых марковских моделей в гильбертово пространство
• Спектральное обучение низкого ранга с взвешенными функциями потерь

Обучение

• Обучение с подкреплением POMDP с использованием спектральных методов
• Алгоритм PAC RL для эпизодических POMDP
• Образцово-эффективное обучение с подкреплением неполных POMDP
• Зависимая от будущего внеполитическая оценка ценности в POMDP
• Доказуемо эффективное обучение с подкреплением в частично наблюдаемых динамических системах
• Обучение с подкреплением на основе частичного наблюдения: приближение линейной функции с доказуемой эффективностью выборки
• Когда частично наблюдаемое обучение с подкреплением не страшно?
• Обучение с подкреплением PAC для прогнозных представлений состояний

Алгоритмы планирования на основе выборки

Вычисление почти оптимальной политики в больших MDP путем выборки в генеративной модели среды.

• (-) Алгоритм разреженной выборки для почти оптимального планирования в больших марковских процессах принятия решений
• PEGASUS: метод поиска политик для больших MDP и POMDP
• Пример сложности поиска политики с известной динамикой
• Прокладывая тропы, прежде чем идти по пути: Эффективное планирование методом Монте-Карло
• Итерация двойной политики
• Эффективное планирование в больших MDP со слабой аппроксимацией линейной функции
• Об эффективном планировании запросов в MDP при линейной реализуемости оптимальной функции значения состояния
• Экспоненциальные нижние границы для планирования в mdps с линейно реализуемыми оптимальными функциями действия-ценности
• Tensorplan и нижняя граница нескольких действий для планирования в mdps при линейной реализуемости функций оптимального значения

PAC-RL с аппроксимацией функций

Ранг Беллмана и размерность Элудера

• (*) Контекстуальные процессы принятия решений с низким рангом Беллмана являются PAC-обучаемыми
• О дополнительном обучении PAC, эффективном с точки зрения Oracle, с подробными наблюдениями
• RL на основе моделей в контекстуальных процессах принятия решений: границы PAC и экспоненциальные улучшения по сравнению с подходами без моделей
• Билинейные классы: структурная основа для
  Доказуемое обобщение в RL
• Измерение Беллмана Элудера: новые расширенные классы задач RL и алгоритмы, эффективные с точки зрения выборки
• Нелинейное обучение с подкреплением в больших пространствах действий: структурные условия и выборочная эффективность апостериорной выборки
• Обучение с подкреплением на основе моделей и измерение уклонения
• Эффективное исследование и обобщение функции ценности в детерминированных системах

Обнаружение латентного состояния

• Доказуемо эффективное RL с богатыми наблюдениями посредством декодирования латентного состояния
• Абстракция кинематического состояния и доказуемо эффективное обучение с подкреплением с богатым наблюдением
• Образцово-эффективное обучение с подкреплением в присутствии
  Экзогенная информация
• Доказуемое обогащенное наблюдением обучение с подкреплением с комбинаторными латентными состояниями

Низкоранговые/линейные MDP

• (*) Доказуемо эффективное обучение с подкреплением с приближением линейной функции
• Pc-pg: политика охватывает направленное исследование для доказуемого изучения градиента политики
• FLAMBE: обучение структурной сложности и представлению MDP низкого ранга
• Пример сложности обучения с подкреплением с использованием линейно комбинированных ансамблей моделей
• Изучение и исследование представлений без моделей в низкоранговых mdps
• Обучение представлению для онлайн и офлайн rl в mdps низкого ранга
• Эффективное обучение с подкреплением в блочных mdps: подход к обучению без использования моделей

Нижние границы

• Достаточно ли хорошего представления для эффективного обучения с подкреплением?
• Статистическая сложность интерактивного принятия решений

PAC-RL (таблица)

• Почти оптимальные границы сожаления для обучения с подкреплением
• Пример сложности эпизодического обучения с фиксированным горизонтом
• Минимаксные границы сожаления для обучения с подкреплением
• Объединение PAC и сожалений: унифицированные границы PAC для
  Эпизодическое обучение с подкреплением
• Сертификаты политики: на пути к подотчетному обучению с подкреплением
• Оптимистическая апостериорная выборка для обучения с подкреплением: границы сожаления в худшем случае
• Границы сожаления для обучения с подкреплением с помощью концентрации цепи Маркова
• Доказуема ли эффективность Q-learning?
• Единый взгляд на оптимизм в эпизодическом обучении с подкреплением
• Является ли обучение с подкреплением в долгосрочной перспективе более сложным, чем обучение с подкреплением в краткосрочной перспективе?

Нижние границы

• О нижних границах сожаления в обучении с подкреплением

Использование дополнительной информации или структур в простых задачах

• Границы обучения с подкреплением, зависящие от проблемы, которые могут идентифицировать бандитскую структуру в MDP
• Когда простое исследование эффективно с точки зрения выборки: определение достаточных условий для случайного исследования для получения алгоритмов PAC RL
• Гарантии для Epsilon-жадного обучения с подкреплением с функцией приближения
• Более жесткие границы сожаления, зависящие от проблемы, в обучении с подкреплением без знания предметной области с использованием границ функции значения

Параллельный/»Низкий уровень переключения»/»Эффективный развертывание» PAC-RL

• Параллельный PAC RL
• Доказуемо эффективное Q-Learning с низкой стоимостью переключения
• На пути к обучению с подкреплением, эффективному развертыванию: нижняя граница и оптимальность

Многозадачность и непрерывное обучение и обучение среди населения

• Пример сложности многозадачного обучения с подкреплением
• Открытие вариантов обучения на протяжении всей жизни на основе PAC
• Марковские процессы принятия решений с непрерывной дополнительной информацией

PAC Hierarchical RL

• Минимизация сожалений в MDP с опциями без предварительной информации

Линейное программирование для MDP

Помимо итерации значения/политики, еще одним стандартным методом решения MDP является линейное программирование (LP). Формулировка LP также раскрывает много интересных свойств MDP (например, двойная формулировка имеет меру занятости в качестве переменных решения).

• Подход линейного программирования к приближенному динамическому программированию
• О выборке ограничений в подходе линейного программирования к приближенному динамическому программированию
• Линейно релаксированная приближенная линейная программа для марковских процессов принятия решений
• Масштабируемое билинейное π-обучение с использованием функций состояния и действия

Регуляризация энтропии

• Преодоление разрыва между ценностями и обучением с подкреплением на основе политик
• Эквивалентность градиентов политики и мягкого Q-Learning
• Единый взгляд на энтропийно-регуляризованные марковские процессы принятия решений
• Логистическое Q-обучение

RL на основе моделей с учетом решений

• Функция потерь с учетом значений для обучения с подкреплением на основе моделей
• Итеративное обучение модели с учетом ценности
• Минимаксное обучение модели

RL и причинно-следственная связь

В пакетном RL мы часто предполагаем, что регистрируемые действия являются функцией состояний, что не обязательно верно в некоторых сценариях приложений. Если действия в данных были определены на основе скрытых факторов, стандартные алгоритмы могут пострадать от эффекта смешения, и мы можем искать инструменты на основе причинно-следственного вывода, чтобы смягчить его.

• Улучшение политики защиты от помех
• Оценка вне политики в частично наблюдаемых средах
• Оценка вне политики в обучении с подкреплением бесконечного горизонта со скрытыми искажающими факторами

Надежность в MDP

Консервативный подход к MDP. Вычислите политику, устойчивую к неопределенности параметров MDP. Или, когда MDP полностью известен, вычислите политику, доходность которой оптимальна в наихудшем случае относительно. случайность траектории.

• Робастное управление марковскими процессами принятия решений с неопределенными матрицами переходов
• RAAM: преимущества надежности при аппроксимации агрегированных MDP в обучении с подкреплением
• Чувствительное к риску и надежное принятие решений: подход к оптимизации CVaR
• Точные байесовские наборы неоднозначностей для робастных MDP

Градиент политики и методы улучшения политики

Как разработать алгоритм RL, который продолжает монотонно улучшать политику? Эта мотивация вдохновила первоначальный алгоритм CPI, а затем и его варианты, такие как TRPO.

• (-) Приблизительно оптимальное Приблизительное обучение с подкреплением
• (-) Оптимизация политики доверенного региона
• Оптимальность и аппроксимация с помощью методов градиента политики в марковских процессах принятия решений
• Politex: границы сожаления для итерации политики с использованием экспертного прогноза
• Политекс с улучшенными исследовательскими свойствами

Интерактивное имитационное обучение

Как имитировать политику на демонстрациях экспертов? Чистый подход к обучению с учителем («клонирование поведения») может страдать от сдвига распределения. Интерактивные методы, такие как DAgger, более устойчивы к нему.

• (-) Сведение имитационного обучения и структурированного прогнозирования к беспроигрышному онлайн-обучению
• (-) Обучение с подкреплением и имитационное обучение через интерактивное обучение без сожалений
• Учитесь искать лучше, чем ваш учитель
• Конвергенция агрегации значений для имитационного обучения
• Ускорение имитационного обучения с помощью прогностических моделей
• Доказуемо эффективное имитационное обучение только на основе наблюдения

RL & Control

В теории управления самой базовой моделью динамической среды является линейная система. Как сделать RL в непрерывном пространстве состояний и какие гарантии можно получить?

• Границы сожаления для адаптивного управления линейно-квадратичными системами
• Пример сложности линейно-квадратичного регулятора
• (-) Глобальная конвергенция методов градиента политики для линеаризованных задач управления
• Разрыв между основанными на моделях и безмодельными методами на
  Линейно-квадратичный регулятор: асимптотическая точка зрения
• Наивное исследование оптимально для онлайнового поиска
• Нестохастическая задача управления

Абстракции, RL на основе модели и выбор представления

Абстракция состояния — это простейшая форма аппроксимации, которая сворачивает многомерное представление состояния в более управляемое. Понимание абстракций формирует основу для понимания более сложных схем аппроксимации функций. Однако разработка хорошей абстракции — очень сложная инженерная задача; можем ли мы сделать так, чтобы алгоритм автоматически выбирал среди представлений-кандидатов при обучении?

• (-) Обучение с подкреплением на основе ядра
• Границы ошибки политики для обучения с подкреплением на основе моделей с факторизованными линейными моделями
• (*) К единой теории абстракции состояний для MDP
• Выбор абстракции в обучении с подкреплением на основе моделей
• Выбор модели в обучении с подкреплением
• Выбор почти оптимальных приближенных представлений состояния в обучении с подкреплением
• Задача адаптивных k-метеорологов и ее применение для структурного обучения и выбора признаков в обучении с подкреплением
• Выбор онлайн-модели для обучения с подкреплением с приближением функции

Факторные MDP

Факторированные MDP — это удобная формулировка крупномасштабных MDP: состояние представлено факторами, и будущее значение каждого фактора зависит только от значений небольшого числа родительских факторов в настоящее время.