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逆向强化学习(Inverse Reinforcement Learning, IRL)是一种机器学习方法,主要应用于复杂任务的奖励函数估计。在强化学习中,智能体通过与环境互动并收到奖励来学习最优策略。
Heisenberg 群上的逆Radon变换,钟晓红,何建勋,在本文中我们引入了和Heisenberg群上的对合相联系的酉算子,其不变闭子空间就是次Laplace算子的特征子空间. 在向量值意义下讨论
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blackwell丛书之法律与社会部分,非常精彩,喜欢社会学的朋友一定不要错过了。
复杂动态系统中流量涨落的普遍性规律,周钊,黄子罡,本文章揭示了复杂动力学系统中流量涨落与平均流量关系的规律。通过以下步骤可以建立一个普遍的流量涨落规律:(1)该规律可以推�
Expressions of Faraday’s law of induction in media,张涛,,Problem with existing expression of Faraday’s
俗话说国以民为本,民以食为天,食品的生产、安全、质量均需要相应的食品资料知识累积与制定,相信这一份...该文档为university of pennsylvania journal of intern
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