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Training a Quantum Neural Network to Solve the Contextual Multi-Armed bandit Problem

Natural Science 2019年第1期11卷 17-27页

作者： Wei Hu James Hu Department of Computer Science Houghton College Houghton NY USA Department of Computer and Information Science University of Pennsylvania Philadelphia PA USA

Artificial intelligence has permeated all aspects of our lives today. However, to make AI behave like real AI, the critical bottleneck lies in the speed of computing. Quantum computers employ the peculiar and unique properties of quantum states such as superposition, entanglement, and interference to process information in ways that classical computers cannot. As a new paradigm of computation, quantum computers are capable of performing tasks intractable for classical processors, thus providing a quantum leap in AI research and making the development of real AI a possibility. In this regard, quantum machine learning not only enhances the classical machine learning approach but more importantly it provides an avenue to explore new machine learning models that have no classical counterparts. The qubit-based quantum computers cannot naturally represent the continuous variables commonly used in machine learning, since the measurement outputs of qubit-based circuits are generally discrete. Therefore, a continuous-variable (CV) quantum architecture based on a photonic quantum computing model is selected for our study. In this work, we employ machine learning and optimization to create photonic quantum circuits that can solve the contextual multi-armed bandit problem, a problem in the domain of reinforcement learning, which demonstrates that quantum reinforcement learning algorithms can be learned by a quantum device.

关键词： Continuous-Variable Quantum Computers Quantum Machine Learning Quantum Reinforcement Learning Contextual Multi-Armed bandit Problem

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Channel estimation based on multi-armed approach for maritime OFDM wireless communications

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The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2023年第4期30卷 75-85,120页

作者： Zhang Qianqian Xu Yanli College of Information Engineering Shanghai Maritime UniversityShanghai 201306China

With the development of maritime informatization and the increased generation of marine data,the demands of efficient and reliable maritime communication ***,harsh and dynamic marine communication environmentcan distort transmission signal,which significantly weaken the communication ***,for maritime wireless communication system,the channel estimation is often required to detect the channel suffered from the impacts of changing *** there is no universal maritime communication channel model and channel varies dynamically,channel estimation method needs to make decision dynamically without pre-knowledge of channel *** paper studies the radio channel estimation problem of wireless communications over the sea *** improve the estimation accuracy,this paper utilizes multi-armed bandit(MAB)problem to deal with the uncertainty of channel state information(CSI),then proposes a dynamic channel estimation algorithm to explore the global changing channel information,and asymptotically minimize the estimation *** the aid of MAB,the estimation is not only dynamic according to channel variation,but also does not need to know the channel *** results show that the proposed algorithm can achieve higher estimation accuracy compared to matching pursuit(MP)-based and fractional Fourier transform(FrFT)-based methods.

关键词： maritime wireless communications channel estimation multi-armed bandit

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AN ALGORITHM ON THE GITTINS INDEX　

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Systems Science and Mathematical Sciences 1994年第2期7卷 106-114页

作者： LIU Jianyong LIU Ke(Institute of Applied Mathematics, Academic Sinica, Beijing 100080, China) 中科院应用数学所北京 100080 中科院应用数学所北京

ＡＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＯＮＴＨＥＧＩＴＴＩＮＳＩＮＤＥＸ￥ＬＩＵＪｉａｎｙｏｎｇ；ＬＩＵＫｅ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＡｃａｄｅｍｉｃＳｉｎｉｃａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８０，Ｃｈ... 详细信息

ＡＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＯＮＴＨＥＧＩＴＴＩＮＳＩＮＤＥＸ￥ＬＩＵＪｉａｎｙｏｎｇ；ＬＩＵＫｅ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＡｃａｄｅｍｉｃＳｉｎｉｃａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍｕｌｔ...

关键词： Multiproject bandit processes Gittins index Markov decision programming.

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Python脚本的脆弱性检测研究与实现

Python脚本的脆弱性检测研究与实现

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作者：刘佩瑶北京交通大学

学位级别：硕士

随着人工智能和机器学习的快速发展,Python广泛应用于网络爬虫、机器学习、数据分析等领域,并且Python拥有强大第三方库,这使得Python在编程语言中的地位越来越高。但是,由于系统的不安全性,无法保证Python脚本在其整个生命周期内都是... 详细信息

随着人工智能和机器学习的快速发展,Python广泛应用于网络爬虫、机器学习、数据分析等领域,并且Python拥有强大第三方库,这使得Python在编程语言中的地位越来越高。但是,由于系统的不安全性,无法保证Python脚本在其整个生命周期内都是可信的。当系统受到攻击时,计算机中的Python脚本可能会被篡改。因此,需要研究Python脚本中存在的脆弱性,为此,本文从完整性验证和漏洞检测两个方面进行研究。在本文中,完整性验证和漏洞检测都是基于两个Python脚本,一个原始Python脚本和一个当前的Python脚本。原始的Python脚本在其生命周期内被更改后,就称为当前Python脚本。本文的研究内容及创新点如下:(1)当原始的Python脚本来源可信时,通过完整性校验检测当前的Python脚本与原始的Python脚本是否语义一致。这里的完整性校验是一种宽松的完整性校验,更加倾向于相似性检测而非密码学意义上的完整性校验。在此,提出一种UNIX diff指令和抽象语法树相结合的相似性检测方法。实验证明该方法可以有效地避免基于树形结构的相似性检测所带来的缺点。(2)当原始的Python脚本来源可信并且其完整性已经被破坏时,需要对当前的Python脚本进行漏洞检测。对此,对具有良好扩展性的Python漏洞检测工具bandit进行分析,总结其优缺点,并针对其缺点进行改进——将污点分析与bandit结合起来。实验证明该方案可以在不影响bandit性能的前提下,降低漏洞的误报率。(3)当原始的Python脚本来源不可信时,直接对当前的Python脚本进行漏洞检测。对此,提出了一种基于特征矩阵的Python克隆代码漏洞检测方法。首先,针对不同的漏洞类型,提取相应的关键特征,依照不同关键特征对Python脚本进行前向或后向的程序切片。然后,利用基于代码块的抽象语法树,将代码转换为向量,构建特征矩阵。最后,利用机器学习的方法,对特征矩阵进行降维并计算相似度。实验证明该方案可以有效地检测出Python程序中存在的漏洞。

关键词： Python 完整性校验漏洞检测抽象语法树 bandit 特征矩阵

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有限次实施中作战方案选择策略比较研究

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军事运筹与系统工程 2015年第3期29卷 5-9页

作者：万贻平张东戈解放军理工大学指挥信息系统学院江苏南京210007

军事系统的复杂性常造成作战方案的"先前评估结果"不可信,从而使传统的"评估—预案"范式难以有效指导作战方案选择。如果作战方案的实施次数有限,利用Multi-armed bandit算法思想,可以在"有限次实施机会"和"稀缺资源"间进行权衡,将有限... 详细信息

军事系统的复杂性常造成作战方案的"先前评估结果"不可信,从而使传统的"评估—预案"范式难以有效指导作战方案选择。如果作战方案的实施次数有限,利用Multi-armed bandit算法思想,可以在"有限次实施机会"和"稀缺资源"间进行权衡,将有限次实施中作战方案选择问题建模为稀缺资源最优分配问题。由此提出并定性、定量地比较研究了4种选择策略的特点,从而可以为作战方案选择提供一般性的方法参考。

关键词：有限次实施方案选择优选 Multi—armed bandit

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On a Certain Method of Rejecting Games With Too Much Risk and Not Enough Expected Gain

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Economics World 2018年第6期6卷 487-496页

作者： Ewa Drabik Warsaw University of Technology WarsawPoland

Many important economic decisions involve an element of *** aversion is a concept in economics,game theory,finance,and psychology related to the behavior of consumers,players,and investors under *** aversion is an important component of a phenomenon that has been widely discussed in recent *** refers to a tendency to feel the pain of a loss more acutely than the pleasure of an equal-sized *** scientists have analyzed the problem of profitability in *** authors presented certain features which characterize“safe”games played *** and Tversky(1991)showed that the ratio of loss aversion to gain attraction should amount to 1:*** aim of this paper is to show an asymptotically efficient strategy which enables the risk-averse player to establish boundary variables of loss and gain at each stage of a repeated game.

关键词： asymptotically efficient adaptive allocation rule one-armed bandit problem risk aversion repeated games

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