深度学习：从自然世界到智能时代的跨越
文章概要：
1. 引言：深度学习在从自然世界到时代演进过程中的重要性。
2. 深度学习的基本深度学习是机器学习的分支，多层神经网络模拟人脑处理信息的方式。
3 深度学习的原理：神经网络的、激活、函数与算法。<> 4 深度学习的场景如图像识别、自然语言处理、学习领域。br>. 深度学习实践示例：TensorFlow构建简单神经网络的示例。br> 6. 深度学习的未来：计算能力的提升数据量的增加，深度学习将在各个领域重要作用
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2. 深度学习的基本深度学习是机器学习的分支，多层神经网络模拟人脑处理信息的方式。
3 深度学习的原理：神经网络的、激活、函数与算法。<> 4 深度学习的场景如图像识别、自然语言处理、学习领域。br>. 深度学习实践示例：TensorFlow构建简单神经网络的示例。br> 6. 深度学习的未来：计算能力的提升数据量的增加，深度学习将在各个领域重要作用
Python深度强化学习对冲策略：衍生品投资组合套期保值Black-Scholes、Heston模型分析
文章概要：
1. 提出在存在交易成本、市场冲击、流动性约束或风险限制等市场摩擦的情况下，使用现代深度强化学习方法对衍生品投资组合进行套期保值的框架。
2. 讨论标准强化学习方法如何应用于非线性奖励结构，即本文中的凸风险度量。
3. 算法所使用的受限交易策略集足够大，可以对任何最优解进行ϵ-近似。
4. 算法即使在高维情况下也可以使用现代机器学习工具高效实现。
5. 其结构不依赖于特定的市场动态，并且可以推广到包括使用流动性衍生品在内的各种套期保值工具。
6. 其计算性能在很大上与投资组合的规模无关，因为它主要取决于可用套期保值工具的数量。
7. 通过在由Heston模型驱动市场中展示交易成本对套期保值的影响来说明我们的方法，在该市场中优于标准的“完全市场”解决方案。
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2. 讨论标准强化学习方法如何应用于非线性奖励结构，即本文中的凸风险度量。
3. 算法所使用的受限交易策略集足够大，可以对任何最优解进行ϵ-近似。
4. 算法即使在高维情况下也可以使用现代机器学习工具高效实现。
5. 其结构不依赖于特定的市场动态，并且可以推广到包括使用流动性衍生品在内的各种套期保值工具。
6. 其计算性能在很大上与投资组合的规模无关，因为它主要取决于可用套期保值工具的数量。
7. 通过在由Heston模型驱动市场中展示交易成本对套期保值的影响来说明我们的方法，在该市场中优于标准的“完全市场”解决方案。
基于深度强化学习的联合通信感知系统波束优化方法
文章概要：
1. 在不远的未来，ISAC系统将同时提供通信和感知服务，需要通过先进的波束优化算法保证所提供服务的质量，并满足形式多样的服务目标和资源约束
2. 波束算法可建模为一个优化问题，基于传统优化理论设计的优化算法仅能处理带有瞬时约束的资源分配问题，而不能处理带有长时间约束的优化问题，从而降低了系统性能
3. 为了克服上述挑战，提出了一种基于CSSCA的RL方法，该方法将原有的目标函数和约束函数替换为对应的凸近似函数，通过求解一系列的凸近似问题，最终可以保证收敛到原问题的KKT点
4. 通过仿真结果展示了所提出方法的优越性
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2. 波束算法可建模为一个优化问题，基于传统优化理论设计的优化算法仅能处理带有瞬时约束的资源分配问题，而不能处理带有长时间约束的优化问题，从而降低了系统性能
3. 为了克服上述挑战，提出了一种基于CSSCA的RL方法，该方法将原有的目标函数和约束函数替换为对应的凸近似函数，通过求解一系列的凸近似问题，最终可以保证收敛到原问题的KKT点
4. 通过仿真结果展示了所提出方法的优越性
《基于多智能体强化学习的异构平台数据驱动分布式共同作战图景》
文章概要：
1. 本研究提出了一种新颖的学习框架，实现智能体与人类之间、安全的通信，实时可解释 “共同作战”（COP）
2. 该框架利用深度强化学习（DR），训练 COP 模型智能体的行动选择策略。
3. Starcraft-2 模拟环境中，以评估P 的精度和策略的鲁棒。
实验结果表明，COP 误差小于 5%，可抵御各种对抗条件。
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2. 该框架利用深度强化学习（DR），训练 COP 模型智能体的行动选择策略。
3. Starcraft-2 模拟环境中，以评估P 的精度和策略的鲁棒。
实验结果表明，COP 误差小于 5%，可抵御各种对抗条件。
BEV视角下的自动驾驶：深度强化学习的新突破
文章概要：
1. 端到端自动驾驶因其能够将感知、预测和规划统一到单一中而备受关注，本文旨在设计一种基于鸟瞰视角（BEV）的深度强化学习端到端自动驾驶框架，通过多传感器输入构建统一的三维环境理解，提升自动驾驶的解释性和控制性能。
2. 本文提出了一种基于鸟瞰视角（BEV）的深度强化学习（DRL）端到端自动驾驶框架，该系统整合了来自不同方向的摄像头输入，构建了驾驶环境的BEV表示。
3. 本文在7个CARLA地图上对算法进行了评估，结果显示基于BEV的特征提取网络能够显著提升DRL策略网络的性能。
4. 本文采用了Proximal Policy Optimization（PPO）算法作为核心强化学习方法，该网络架构采用Actor-Critic架构，输入不仅包括道路和车辆特征，还包括来自六个摄像头的图像。
5. 本文使用CARLA模拟器进行训练和测试，车辆配备了RGB摄像头以感知周围环境。实验使用了四种基于强化学习的自动驾驶算法（DRL、DRL-pan、Ours-3、Ours-6），并在低拥堵和高拥堵环境下进行测试。
6. 本文提出了一种新颖的端到端控制框架，通过深度强化学习方法，将感知和控制进行整合。本文的方法使用鸟图特征提取网络将视觉输入转换为潜在特征，然后使用语义分割进行解码以提高可解释性。
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2. 本文提出了一种基于鸟瞰视角（BEV）的深度强化学习（DRL）端到端自动驾驶框架，该系统整合了来自不同方向的摄像头输入，构建了驾驶环境的BEV表示。
3. 本文在7个CARLA地图上对算法进行了评估，结果显示基于BEV的特征提取网络能够显著提升DRL策略网络的性能。
4. 本文采用了Proximal Policy Optimization（PPO）算法作为核心强化学习方法，该网络架构采用Actor-Critic架构，输入不仅包括道路和车辆特征，还包括来自六个摄像头的图像。
5. 本文使用CARLA模拟器进行训练和测试，车辆配备了RGB摄像头以感知周围环境。实验使用了四种基于强化学习的自动驾驶算法（DRL、DRL-pan、Ours-3、Ours-6），并在低拥堵和高拥堵环境下进行测试。
6. 本文提出了一种新颖的端到端控制框架，通过深度强化学习方法，将感知和控制进行整合。本文的方法使用鸟图特征提取网络将视觉输入转换为潜在特征，然后使用语义分割进行解码以提高可解释性。