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我们一刻也不能停止打击腐败。

    编者按:党的十六大以来,以西锦屏同志为核心的党中央一贯坚定地推进党的严格管理。党内的政治生态呈现出新的氛围。反腐败斗争取得了压倒性的胜利,党的严格管理全面取得巨大成就。同时,要清醒地看到,反腐败形势依然严峻复杂,全面严格执政任重道远。必须长期坚持“严”字,不断推进党的自革命,实现自洁、自强、自新、自强。《中国纪检监察报》和本网站拟根据纪检监察机关发布的公告和公布数据,开展一系列“从公报看情况,增强实力”的评论。从现在起,它们将陆续出版。请注意。12月24日,中央纪律委员会国家监察委员会公布了十一月份违反中央八条规定调查处分精神问题的总结。据统计,当月共调查处理问题案件7249起,处理人员10295人,对党纪、政务处分人员72221人。这是中央纪委连续第63个月发布月度报告数据,向社会发出了持续纠正“四风”的强烈信号。十月以前,中央纪律检查委员会国家监察委员会报告了2018年1月至9月国家纪律检查监察机关的监督、检查和调查情况。从某种意义上说,监督检查、审查调查是纪检监察的“抄本”。通过一系列数据,我们可以看到全面严格执政党不断、生动的实践。我们也可以看到,反腐败斗争仍然是一个严峻而复杂的形势。必须长期坚持“严”字,坚持惩罚的手,永不放松,有效减少库存,有效抑制增量,深化根源和根源治理,努力建设。加强和发展反腐败斗争中的压倒性胜利,不能贪污、不贪污、不贪污。今年前三季度,国家纪检监察机关共收到信访259.9万份,处理线索176.6万份,谈话信访242000,立案464000件,纪律处分466000件(其中党纪处分342000)。与去年同期相比,今年前三季度,信访投诉数量增长了28.3%,解决问题的线索数量增长了41.2%,对话和询问数量增长了32.2%,提交的案件数量增长了21.1%。f制裁增加了20.1%。根据省纪委的监督、检查和调查情况,以及第十九届中央一轮会议所覆盖的省份的检查整顿报告,各地的监督、检查和调查数据也有所不同。与去年同期相比,新台阶的增长幅度:今年1月至11月,北京市纪检监察机关共处理了14392条问题线索。电话询问3342件,立案3272件,增加16.2%,处罚2983件,增加21%。今年3~8月,山西省各级纪检监察机关向司法机关调动人员484人,增加170.4%;县级以上干部查处案件484人,惩处案件433人,分别增加64.6%和56.9%。今年三月至八月,河南省各级纪检监察机关在资源开发、土地流转、工程建设、国有企业、金融、司法等六个重点领域调查处理案件1599起,比去年同期增长24%。数据背后是保持不变的决心。通过对国家纪检监察机关监察、检查和调查的《季度报告》、《半年报》、《前三季度报告》的梳理,可以发现,今年三季度、二季度,与一季度相比,一些数据保持了稳定和进步。定语。北京师范大学中国刑法研究所副所长彭新林认为,稳步渐进的数据充分证明了纪检监察体制改革的制度优势正在向治理有效性转化,但同时也可以看出:有些党员干部仍然没有收敛,没有停止,减少了腐败的积蓄,遏制腐败的增长还有很长的路要走,反腐败斗争远不能“喘息”和“休息”。步行的时间。党的十八大以后,中央在“仍然严厉”的基础上增加了“复杂”一词。中国共产党第十九次全国代表大会的报告明确指出,“当前,反腐败斗争的形势仍然严峻而复杂”。从今年一月至九月中央纪律检查委员会国家监察委员会和省纪律检查委员会出具的、各级纪律检查监察机关调查的监督检查案件,党的第十九次代表大会,可以看出党中央关于反腐败斗争形势的判断是完全正确的。在反腐倡廉的压力下,仍然有一些党员干部对廉洁、纪律、反腐败的明确形势视而不见。他们把该组织的苦口当作“耳朵聋”,仍然和我一样,一再践踏党的纪律和国家法律的红线。记者发现,在被中央纪委国家监察委员会调查起诉,依法移送检察机关审查起诉的党员领导干部中,有关公报记载了他们腐败的“焦点”。准确地说。这些人毫无例外地违反了正直纪律,许多人违反了政治和组织纪律、生活纪律和工作纪律。其中,陆伟和李一黄违反了六大纪律。陆维被控告“四不觉六不违”。在全国各地调查处理的省级管理干部中,也有不少人违反六大纪律。前党委副书记、西南林业大学校长蒋兆刚在网上被通缉,违反了“六律”精神和中央八条。第十九届中央纪律委员会第二次全体会议工作报告用“四个交织”来描述“反腐败斗争的现状依然严峻复杂”。从各级纪检监察机关调查处理的案件来看,一些腐败分子“既想当高级官员,又想赚大钱”。为了维护和抓住更大的经济利益,他们有更大的政治需求。政治和经济问题是交织在一起的,甚至他们参与帮派、帮派和党派。比如,重庆市渝北区委原常委吴德华(音译)说,他没有理想信念,没有“四意识”,没有党性原则,没有政治反应,没有经济贪婪和道德沦丧,甚至购买和私藏反动杂志,散布政治谣言,加入非法或非法企图制造非理性神话的组织;原陕西省卫生和计划生育委员会党组书记、榆林市委书记胡志强“四意识”缺席,他的“六大纪律”被违背,政治、经济问题交织在一起。此外,从各级纪检监察机关关于侦查办案的有关通知中可以看出,“对峙组织审查”一词是使用频率较高的术语。例如,前陕西省党组委员、副省长冯新竹“与有关人员结成攻防同盟,对付组织审查”;前党委委员、浙江交通投资集团有限公司副总经理李学萍其他人提供虚假陈述,并面临组织审查。这说明,有些党员干部存在腐败问题,不但不珍惜组织给予的机会,而且为了逃避责任而耍花招。推进不怕腐、不愿腐的一体化不是一天寒冷的事,也不是一天的工作。只有把惩罚的手放开,我们才能树立榜样,遏制腐败的蔓延。“落马”的信息和集团报告的数据有力地证明,反腐败斗争不会改变方向。党中央一贯坚定不移,立场明确,严格全面管理党。同时,可以看出,在维护刑罚权的同时,不能放松、坚持根本原因和根本原因,要努力完善制度和机制,把纪律放在首位,把监督放在首位,促进廉政、廉政、廉政制度的完整性。今年一月至九月,国家纪检监察机关运用“四种形式”的监督纪律处理了114万起案件。其中63.9%使用第一种形式,28.2%使用第二种形式,4.7%使用第三种形式,3.2%使用第四种形式。与去年同期相比,第一季度增长5.7个百分点,第二季度、第三季度和第四季度则呈现下降趋势。“倒金字塔”的分布结构越来越明显。这一变化表明,在保持反腐败高压态势不变的同时,要更加强调前沿监督的首要责任,更加注重早期和小型化,让监督“长牙”和“活”。加强纪律建设,是全面严格执政的根本方针。新修订的《中国共产党纪律处分条例》立足于科学判断反腐败斗争的现状,着眼于党的执政中的突出问题和监督纪律中发现的新违规,坚持“有针对性的处理”,进一步完善。加强制度上的限制。同时,采取各种措施,不断净化政治生态,增强干部廉洁意识。安徽省四名副省长被查处后,党组织和各级党员领导干部进行了两次特警教育。在山西省,发生了系统性的腐败,县级以上党组织继续开展消除不良影响的活动。通过阅读忏悔录、看警示教育片、交流分析教训、召开专门的民主生活会议,引导党员干部澄清认识上的模糊,树立正确的价值观。(转自《中国纪检监察日报》记者田国利)更精彩,为您推荐飞跃河接受中央纪委网站采访,就农村基层干部第二、三期问题予以关注!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。

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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:

&n学会生存的资料_环江新闻网bsp;   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采购员培训课程_霞浦新闻网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义诊通知_非洲资讯网在1级探索不同的房间,这m5水泥砂浆_人肉叉烧包2之天诛地灭网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。

    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MSE测试显示的目标类的训练用例的大道寺_卷钢网数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上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什么东西天气越热爬的越高_四氧嘧啶网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)

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