1，REINFORCE在车杆环境中进行 REINFORCE 算法的实验：import gymimport torchimport torch.nn.functional as Fimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom tqdm import tqdmimport rl_utils首先定义策略网络PolicyNet，其输入是某个状态

1，线性逼近1.1，基本原理到目前为止，一直假定强化学习任务是在有限状态上进行的，这时的值函数其实是一个表格。对于状态值函数，其索引是状态；对于行为值函数，其索引是状态行为对。值函数迭代更新的过程实际上就是对这张表进行迭代更新，获取某一状态或行为价值的时候通常需要一个查表操作。因此，前面的强化学习算法称为表格型强化学习。若状态空间的维数很大，如围棋（个状态空间），此时精确获取各种和几乎不可能的，因

受到Elman线性化探索工作的启发，我们在BERT的基础上提出了一种新模型StructBERT，通过在预训练过程中融入语言结构来提升表现。具体而言，我们为StructBERT设计了两个辅助任务，以充分利用单词和句子的顺序信息，从而在词级和句子级别上利用语言结构。这使得新模型能够适应下游任务所需的不同层次的语言理解能力。

1，蒙特卡罗1.1，基本原理动态规划是基于模型的强化学习方法，但在实际情况下，环境的状态转移概率及回报往往很难得知，此种情况下，动态规划就不再使用了。这时候可考虑采用无模型方法通过采样的方式替代策略评估，蒙特卡罗方法就是基于这个思想。蒙特卡罗方法也称为统计模拟方法（或称统计实验法），是一种基于概率与统计的数值计算方法。该计算方法的主要核心是通过对建立的数学模型进行大量随机试验，利用概率论求得原始问

题目：Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning出处：Neural Information Processing Systems 29 (NIPS，2016)摘要：我们考虑的问题是多智能体在环境中的感知和行动，目的是最大限度地发挥其共享效用。在这些环境中，智能体必须学习通信协议，以便共享解决任务所需的信息

机器学习中的聚类是一种无监督学习方法，主要用于数据分组。常见的聚类算法包括：层次聚类（构建树状层次结构）、密度聚类（如DBSCAN，基于数据密度发现聚类）、K-means（通过迭代优化簇中心划分数据）、谱聚类（利用图论和特征分解进行聚类）。不同算法适用于不同场景，理解它们的特点有助于选择最合适的聚类方法。

题目：Learning Multiagent Communication with Backpropagation出处：Neural Information Processing Systems 29 (NIPS，2016)，人工智能顶级会议。摘要：人工智能中的许多任务需要多个智能体的协作。通常，智能体之间的通信协议是手动指定的，在训练期间不会更改。在本文中，我们探索了一个简单的神经网络模型，称为

题目：A Survey of Multi-Agent Reinforcement Learning with Communication出处：arXiv 2022摘要：通信是协调多个智能体行为的有效机制。在多智能体强化学习领域，智能体可以通过通信来提高整体学习性能并实现其目标。此外，智能体可以通过特定渠道向所有智能体或特定智能体组传递各种类型的消息。随着越来越多的通讯研究工作（Comm MARL）

题目：MAGNet: Multi-agent Graph Network for Deep Multi-agent Reinforcement Learning出处：XVI International Symposium "Problems of Redundancy in Information and Control Systems" (REDUNDANCY，2019)摘要：近年来，深度强化学

1，一阶逻辑系统1.1，的定义一阶逻辑系统也称为谓词系统或者量化理论。一阶形式系统可写为，其中：的通用逻辑符号包括：连接词（），量词（），辅助符号（）。非逻辑符号包括：可数无穷多个个体/函数/命题/谓词变元。任意多个个体/函数/命题/谓词常元。可归纳定义如下：（1）若为个体变元或常元，则；（2）若为元函数常元或变元，为项，则为项；（3）任何项都可有限次应用（1）和（2）获得。由下列公式构成：设为元