Hamiltonian学习是量子系统识别，校准和量子计算机成功运行的重要程序。通过对量子系统的查询，该过程寻求获得给定Hamiltonian模型的参数和噪声源的描述。汉密尔顿学习的标准技术需要仔细设计查询和$ O（\ epsilon ^ {-2}）$查询，以获得由于标准量子限制而实现学习错误$ \ epsilon $。通过实现学习错误$ \ epsilon $ \ opsilon $的有效和准确地估计Hamiltonian参数，我们介绍了一个活跃的学习者，它给出了一个初始的训练示例和交互式查询量子系统以产生新的培训数据的能力。我们正式指定和实验地评估该汉密尔顿主动学习（HAL）算法的性能，用于学习四个不同超导IBM量子器件上的双态交叉谐振Hamiltonian的六个参数。与同一问题的标准技术和指定的学习错误相比，HAL可以在相当的非自适应学习算法上实现高达99.8 \％$ 99.1 \％$ 49.1％。此外，通过访问汉密尔顿参数的子集的先前信息，并提供了在学习期间用线性（或指数）的较长系统交互时间选择查询的能力，Hal可以超过标准量子限制，实现Heisenberg（或超级Heisenberg）有限公司学习期间的收敛速度。
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Green Security Games with real-time information (GSG-I) add the real-time information about the agents' movement to the typical GSG formulation. Prior works on GSG-I have used deep reinforcement learning (DRL) to learn the best policy for the agent in such an environment without any need to store the huge number of state representations for GSG-I. However, the decision-making process of DRL methods is largely opaque, which results in a lack of trust in their predictions. To tackle this issue, we present an interpretable DRL method for GSG-I that generates visualization to explain the decisions taken by the DRL algorithm. We also show that this approach performs better and works well with a simpler training regimen compared to the existing method.
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多机器人覆盖计划问题的集中式方法缺乏可扩展性。基于学习的分布式算法除了将面向数据的功能生成功能带入表格外，还提供了可扩展的途径，从而允许与其他基于学习的方法集成。为此，我们提出了一个基于学习的，可区分的分布式覆盖范围计划（D2COPL A N），该计划者与专家算法相比在运行时和代理数量上有效地扩展，并与经典分布式算法相同。此外，我们表明D2Coplan可以与其他学习方法无缝地结合到端到端的学习方法，从而提供了比单独训练的模块更好的解决方案，从而打开了进一步的研究，以进一步研究以经典方法难以捉摸的任务。
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智能EHealth应用程序通过遥感，连续监控和数据分析为客户提供个性化和预防性的数字医疗服务。智能EHealth应用程序从多种模态感知输入数据，将数据传输到边缘和/或云节点，并使用计算密集型机器学习（ML）算法处理数据。连续的嘈杂输入数据，不可靠的网络连接，ML算法的计算要求以及传感器 - 边缘云层之间的计算放置选择会影响ML驱动的EHEADH应用程序的效率。在本章中，我们介绍了以优化的计算放置，准确性绩效权衡的探索以及用于ML驱动的EHEADH应用程序的跨层次感觉的合作式化的技术。我们通过传感器 - 边缘云框架进行客观疼痛评估案例研究，证明了在日常设置中智能eHealth应用程序的实际用例。
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健康监测应用程序越来越依赖机器学习技术来学习日常环境中的最终用户生理和行为模式。考虑到可穿戴设备在监视人体参数中的重要作用，可以利用在设备学习中为行为和生理模式构建个性化模型，并同时为用户提供数据隐私。但是，大多数这些可穿戴设备的资源限制都阻止了对它们进行在线学习的能力。为了解决这个问题，需要从算法的角度重新考虑机器学习模型，以适合在可穿戴设备上运行。高维计算（HDC）为资源受限设备提供了非常适合的设备学习解决方案，并为隐私保护个性化提供了支持。我们的基于HDC的方法具有灵活性，高效率，弹性和性能，同时可以实现设备个性化和隐私保护。我们使用三个案例研究评估方法的功效，并表明我们的系统将培训的能源效率提高了高达$ 45.8 \ times $，与最先进的深神经网络（DNN）算法相比准确性。
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我们介绍Softmax梯度篡改，一种用于修改神经网络后向通过的梯度的技术，以提高其准确性。我们的方法使用基于功率的概率变换来改变预测的概率值，然后将梯度重新计算在后向通过。这种修改导致更平滑的渐变简介，我们在经验和理论上展示。我们对剩余网络进行了转换参数进行了网格搜索。我们证明修改CUMMNET中的软MAX梯度可能导致培训准确性提高，从而增加训练数据的适合，并最大限度地利用神经网络的学习能力。当与标签平滑等正则化技术相结合时，我们获得更好的测试度量和更低的泛化间隙。 Softmax渐变篡改在ImageNet DataSet上的基线上以0.52 \％$ 0.52 \％$ 0.52 \％$ 0.52 \％。我们的方法非常通用，可以跨各种不同的网络架构和数据集使用。
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