Offline Policy(오프라인 정책)란 무엇입니까?
Offline Policy 오프라인 정책 - However, most existing VNF orchestration researches are limited to offline policy, ignoring the dynamic characteristics of the workload. [1] Next, we have devised an online resource allocation strategy which runs on top of the offline policy and attempts to minimize the impact of the inherent variability in wireless networks. [2]그러나 기존의 VNF 오케스트레이션 연구 대부분은 워크로드의 동적 특성을 무시하고 오프라인 정책에 국한되어 있습니다. [1] 다음으로, 우리는 오프라인 정책 위에 실행되는 온라인 리소스 할당 전략을 고안하고 무선 네트워크의 고유한 가변성의 영향을 최소화하려고 시도합니다. [2]
Optimal Offline Policy 최적의 오프라인 정책
We propose an online learning policy called online coded edge computing policy, which provably achieves asymptotically-optimal performance in terms of regret loss compared with the optimal offline policy for the proposed CC-MAB problem. [1] In particular, we describe a policy that closely resembles the structure of the optimal offline policy. [2] Finally, we obtain an optimal offline policy using the generalized Benders decomposition algorithm. [3] A directional water-filling algorithm, which provides a simple and concise interpretation of the necessary optimality conditions, is identified as the optimal offline policy. [4] By exploiting the marginal power, the real-time ESS charging/discharging power becomes close to the optimal offline policy. [5]제안된 CC-MAB 문제에 대한 최적의 오프라인 정책과 비교하여 후회 손실 측면에서 점근적으로 최적의 성능을 입증할 수 있는 온라인 코딩된 에지 컴퓨팅 정책이라는 온라인 학습 정책을 제안합니다. [1] 특히 최적의 오프라인 정책의 구조와 매우 유사한 정책을 설명합니다. [2] 마지막으로 일반화된 Benders 분해 알고리즘을 사용하여 최적의 오프라인 정책을 얻습니다. [3] 필요한 최적 조건의 간단하고 간결한 해석을 제공하는 방향성 물 채우기 알고리즘은 최적의 오프라인 정책으로 식별됩니다. [4] 한계 전력을 활용하여 실시간 ESS 충방전 전력이 최적의 오프라인 정책에 가까워집니다. [5]
offline policy iteration
To guarantee the efficient performance of the power plant, an adaptive tacking controller for the nonlinear boiler-turbine system based on offline policy iteration adaptive dynamic prorgamming (ADP) method is proposed in this paper. [1] We therefore propose an offline policy iteration based reinforcement learning approach. [2] A model-based offline policy iteration (PI) algorithm and a model-free online Q-learning algorithm are proposed for solving fully cooperative linear quadratic dynamic games. [3]본 논문에서는 발전소의 효율적인 성능을 보장하기 위해 오프라인 정책 반복 ADP(Adaptive Dynamic Progamming) 방법을 기반으로 하는 비선형 보일러-터빈 시스템용 적응형 태킹 제어기를 제안한다. [1] 따라서 우리는 오프라인 정책 반복 기반 강화 학습 접근 방식을 제안합니다. [2] 완전 협력 선형 2차 동적 게임을 풀기 위해 모델 기반의 오프라인 정책 반복(PI) 알고리즘과 모델이 없는 온라인 Q-러닝 알고리즘을 제안합니다. [3]
offline policy optimization
This talk details how we use offline policy optimization to learn a dialog manager that determines what items to present and what clarifying questions to ask, in order to maximize the success of the conversation. [1] We highlight the applicability of our results in four settings of central importance in the literature: 1) heterogeneous treatment effect estimation, 2) offline policy optimization, 3) domain adaptation, and 4) learning with missing data. [2]이 강연에서는 대화의 성공을 최대화하기 위해 제시할 항목과 질문할 명확한 질문을 결정하는 대화 관리자를 학습하기 위해 오프라인 정책 최적화를 사용하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. [1] 우리는 문헌에서 1) 이질적인 치료 효과 추정, 2) 오프라인 정책 최적화, 3) 도메인 적응, 4) 결측 데이터 학습의 4가지 설정에서 우리 결과의 적용 가능성을 강조합니다. [2]