国内环保新闻网主页 > 黑白画映网国内 >
摘要:{随机段子}...

配置管理员

“坚决清除一切腐败分子”。没有反腐败的“空窗”也没有“救济”。

    在坚持不懈的反腐败道路上,深化对症下药,坚决肃清一切腐败分子,确保干部、政府、政治廉洁,营造海盐河政治生态,继续推进改革开放。为庆祝改革开放40周年,习近平总书记的讲话响亮。这是一份升旗方向宣言,是对全党和全社会的承诺。它体现了以西金平同志为核心的党中央对党的全面执政、深入廉政建设和反腐败斗争的新起点的坚定意志。这是从回顾过去中得到的自信。党的十六大以来,党中央坚持以习近平同志为核心的党管党,严格全面执政,净化党内政治生态,坚持廉洁自律,大力整顿“四风”,以零容忍的态度严厉惩治腐败,在反腐败斗争中取得压倒性胜利。党的十九届全国代表大会以来,经中国共产党第十八届中央委员会批准和审查的省军级党员干部和其他中央管理干部的案件有70多起。党的十八大以来,共查处违反中央八条规定的精神问题案件262200例,处理党员和领导干部360100例。自2014年以来,已有120多个国家和地区近5000人被抓,55人被抓“红色交通百人”……党的全面严格管理取得的显著成效,表明我们党始终保持着同人民的血肉联系,具有不断净化、改进、创新、提高自己的坚强意志和能力。加强了干部群众在党的强大领导下,不断推进中国特色社会主义事业的信心。这是基于对当前形势的洞察力的清醒判断。当前,反腐败斗争虽然取得了压倒性的胜利,但形势依然严峻复杂,全面严格执政任重道远。从最近的一些事例和报道来看,一些党员干部的理想信念“大师转变”已经一年到头都失修了,对党不忠实、不诚实的“两党”是邪恶的、难以纠正的。“四风”问题反弹的隐患依然存在,滋生腐败的土壤依然存在。我们必须长期坚持“严格”这个词。从今年初三天打两只老虎,到中秋节前公布诺尔·贝克利的审查和调查情况,到庆祝改革开放40周年的国会下午公布李建华和杨喜怀的处罚公告。从19届全国代表大会以来,腐败工作没有减少,节奏也没有改变,从深入调查恶势力及其“伞”到专项反贫困巡逻,从频繁的国有企业反腐“重拳”到最近对“内鬼”的调查和惩处。在邱大明、邓良波等许多学科检查监督体系中,全面严密的氛围日益加强。事实证明,反腐败始终走在路上,没有“空窗期”、“休息期”,永远不会“放松”或“休息期”。这是一个面向未来的决策部署。改革开放走过了千山万水,但还要走山越水,要严格控制党的全面护送。在新的历史时期,我们要坚持用中国特色社会主义思想武装思想,深入贯彻党的十九大精神,以党的政治建设为指导,坚持贯彻中央八条精神,坚持不懈。密切注意不敬、冷漠、口号、仪表等问题,坚决打破形式主义、官僚主义,促进中央重大决策部署的有效实施。任职,深化政治检查,完善检查检查战略模式,着力探索创新,实现日常监督和长期监督的突破。有效减少存量,有效遏制增长,巩固和发展反腐败斗争的胜利局面,整顿群众的腐败和工作作风。要始终牢记勤奋好学的要求,严格加强纪检监察队伍建设,努力做到政治上精明,建设一支忠诚、廉洁、负责任的纪检监察铁队伍。对于国家来说,看到邪恶就像农民的生意去吃草,这受到人民的高度尊重。永远不要让它能够复制,那么好人就会相信它。十六、在新的时代,党在领导改革开放和社会主义现代化建设的伟大社会革命的同时,必须坚定不移地推进党的伟大自我革命,坚决消除一切破坏党的先进性和纯洁性的因素,坚决消除一切侵蚀党的健康身体的病毒,坚定不移。在革命的锻造中走在前面,永远是中国人民和人民。中华民族的中坚力量。(段相玉)更精彩,为您推荐农村基层干部关注!四年内村务处理不了。你收到这些“大礼物”了吗?GIF电影干部档案很重要,这些事不能做“领导农村研究,紧急招募群众演员!”对王秋亭的村民扶贫干部“朋友圈”进行深入细致的调查研究。

当前文章:http://www.yiwuyunli.com.cn/97tiue/574509-1211507-39704.html

发布时间:00:51:43

广州设计公司  二四六天天好彩玄机图二四六天天好彩每期文字资料大全  二四六免费玄机图  246天天好彩玄机资料  二四六天天好彩玄机图  二四六图片玄机  二四六天天好彩免费资料大全  二四六天天好彩玄机图  二四六天天好彩每期文字资料大全  二四六天天好彩玄机图  246天天好彩玄机资料  

{相关文章}

深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

 &n小班下学期评语_沈阳婚介网bsp;  代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区电话销售实习报告_河南人才网做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示包袱皮_大众心理网MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看广州高第街_船运网网到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上4399生死狙击刷枪_张广敏网下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

   &nb齐桓公见小臣稷_中国名航大学网sp;理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    等待您翻译:

    如何为初学者聚类混沌数据以使用Keras进行迁移学习增强学习:对于情绪行为系统,如果你想学习数据科学,这七个资源不能错过


https://4l.cc/article.php?id=294&page=2https://4l.cc/article.php?id=290&page=1https://4l.cc/article.php?id=288&page=1https://4l.cc/article.php?id=272&page=2https://4l.cc/article.php?id=252&page=1https://4l.cc/article.php?id=251&page=1https://4l.cc/article.php?id=248&page=8https://4l.cc/article.php?id=244&page=2https://4l.cc/article.php?id=235&page=2https://4l.cc/article.php?id=233&page=1https://4l.cc/article.php?id=231&page=1https://4l.cc/article.php?id=231&page=3https://4l.cc/article.php?id=226&page=3https://4l.cc/article.php?id=228&page=3https://4l.cc/article.php?id=229&page=2https://4l.cc/article.php?id=225&page=3https://4l.cc/article.php?id=306https://4l.cc/article.php?id=267https://4l.cc/article.php?id=239http://4l.cc/article.php?id=298&page=1http://4l.cc/article.php?id=294&page=2http://4l.cc/article.php?id=278&page=2http://4l.cc/article.php?id=274&page=2http://4l.cc/article.php?id=268&page=1http://4l.cc/article.php?id=261&page=1http://4l.cc/article.php?id=261&page=3http://4l.cc/article.php?id=249&page=1http://4l.cc/article.php?id=249&page=6http://4l.cc/article.php?id=248&page=9http://4l.cc/article.php?id=248&page=6http://4l.cc/article.php?id=248&page=5http://4l.cc/article.php?id=232&page=3http://4l.cc/article.php?id=226&page=1http://4l.cc/article.php?id=228&page=4http://4l.cc/article.php?id=229&page=2http://4l.cc/article.php?id=224&page=2http://4l.cc/article.php?id=225&page=1http://4l.cc/article.php?id=225&page=5http://4l.cc/article.php?id=225&page=4http://4l.cc/article.php?id=225&page=2http://4l.cc/article.php?id=314http://4l.cc/article.php?id=297http://4l.cc/article.php?id=288http://4l.cc/article.php?id=281http://4l.cc/article.php?id=269http://4l.cc/article.php?id=259http://4l.cc/article.php?id=236https://4l.cc/article.php?id=288&page=1https://4l.cc/article.php?id=231&page=1http://4l.cc/article.php?id=281