Α.Θεωρία
1) Ενοποίηση και Κανόνες Συλλογισμού
1.1) Ενοποίηση
1.2) Κανόνες Συλλογισμού
1.3) Παραδείγματα Αναγωγών
2) Αναγωγή μέσω αντίκρουσης της αντίφασης
2.1) Ορισμός
2.2) Παράδειγμα
2.3) Αλγόριθμος Αναγωγής μέσω Αντικρουσης της Αντίφασης
2.4) Ευρετικά για την εύρεση της απόδειξης
2.5) Εξαγωγή Απαντήσεων
3) Επεκτάσεις
3.1) Εξαγωγή Απαντήσεων
3.2) Συμπερασμός
3.3) Διορθώσεις σε Αντιφατική Βάση Γνώσης
Β.Ασκήσεις
VIVA COM CONFORTO E ELEGÂNCIA NO CAMPO BELO
Localizado em uma área privilegiada de Campo Belo, o empreendimento está cercado de ruas tranquilas e arborizadas, além da vida comercial diversificada. Os imóveis consistem em apartamentos de 275 a 398m² e coberturas duplex de 500m². São 4 suítes + home theather ou 3 dormitórios com suíte master ampliada + home theater.
Sua área externa é composta por mais de 600m² com bosque, playground, piquenique e orquidário. Tudo feito para você viver bem.
Apartamentos de 3 ou 4 dormitórios
275 a 398 m2 de área privativa
Coberturas de 500 m2 privativos
Terreno de 3.367 m2
4 e 6 vagas de garagem
Corretor Brahma
(11)99976-7659
brahma@brahmainvest.com.br
1) Σύνολο Τύπων
1.1) Ικανοποιήσιμο Σύνολο Τύπων
1.2) Μη Ικανοποιήσιμο Σύνολο Τύπων
2) Ταυτολογική Συνεπαγωγή
2.1) Συμβολισμός της ταυτολογίας
3) Ταυτολογικά Ισοδύναμοι Τύποι
Ασκήσεις
안녕하세요. RL korea에서 "GAIL하자!" 라는 프로젝트를 진행했던 프로젝트 매니저 이동민이라고 합니다. 이 자료는 저희가 4개월동안 진행했던 과정들을 간략하게 소개하는 자료입니다.
저희 프로젝트는 Imitation Learning의 방법 중 하나인 "Inverse RL"에 대한 논문들의 이론적 바탕을 이해하고 이를 환경에 구현해보는 프로젝트를 진행하였습니다.
관련 논문 리스트는 다음과 같습니다.
[1] AY. Ng, et al., "Algorithms for Inverse Reinforcement Learning", ICML 2000.
[2] P. Abbeel, et al., "Apprenticeship Learning via Inverse Reinforcement Learning", ICML 2004.
[3] ND. Ratliff, et al., "Maximum Margin Planning", ICML 2006.
[4] BD. Ziebart, et al., "Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning", AAAI 2008.
[5] J. Ho, et al., "Generative Adversarial Imitation Learning", NIPS 2016.
[6] XB. Peng, et al., "Variational Discriminator Bottleneck. Improving Imitation Learning, Inverse RL, and GANs by Constraining Information Flow", ICLR 2019.
프로젝트 결과로는 논문을 정리한 블로그와 논문을 구현한 Github가 있습니다. 링크는 다음과 같습니다.
- 블로그 : https://reinforcement-learning-kr.github.io/2019/01/22/0_lets-do-irl-guide/
- Github : https://github.com/reinforcement-learning-kr/lets-do-irl
우리 모두 함께 IRL해요!
감사합니다 :)
Autenticación y Firma Digital. Extraído de: https://cs.uns.edu.ar/~ldm/mypage/data/ss/apuntes/2017-modulo11.pdf. Material perteneciente a la: Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Buenos Aires - Argentina.
Α.Θεωρία
1) Ενοποίηση και Κανόνες Συλλογισμού
1.1) Ενοποίηση
1.2) Κανόνες Συλλογισμού
1.3) Παραδείγματα Αναγωγών
2) Αναγωγή μέσω αντίκρουσης της αντίφασης
2.1) Ορισμός
2.2) Παράδειγμα
2.3) Αλγόριθμος Αναγωγής μέσω Αντικρουσης της Αντίφασης
2.4) Ευρετικά για την εύρεση της απόδειξης
2.5) Εξαγωγή Απαντήσεων
3) Επεκτάσεις
3.1) Εξαγωγή Απαντήσεων
3.2) Συμπερασμός
3.3) Διορθώσεις σε Αντιφατική Βάση Γνώσης
Β.Ασκήσεις
VIVA COM CONFORTO E ELEGÂNCIA NO CAMPO BELO
Localizado em uma área privilegiada de Campo Belo, o empreendimento está cercado de ruas tranquilas e arborizadas, além da vida comercial diversificada. Os imóveis consistem em apartamentos de 275 a 398m² e coberturas duplex de 500m². São 4 suítes + home theather ou 3 dormitórios com suíte master ampliada + home theater.
Sua área externa é composta por mais de 600m² com bosque, playground, piquenique e orquidário. Tudo feito para você viver bem.
Apartamentos de 3 ou 4 dormitórios
275 a 398 m2 de área privativa
Coberturas de 500 m2 privativos
Terreno de 3.367 m2
4 e 6 vagas de garagem
Corretor Brahma
(11)99976-7659
brahma@brahmainvest.com.br
1) Σύνολο Τύπων
1.1) Ικανοποιήσιμο Σύνολο Τύπων
1.2) Μη Ικανοποιήσιμο Σύνολο Τύπων
2) Ταυτολογική Συνεπαγωγή
2.1) Συμβολισμός της ταυτολογίας
3) Ταυτολογικά Ισοδύναμοι Τύποι
Ασκήσεις
안녕하세요. RL korea에서 "GAIL하자!" 라는 프로젝트를 진행했던 프로젝트 매니저 이동민이라고 합니다. 이 자료는 저희가 4개월동안 진행했던 과정들을 간략하게 소개하는 자료입니다.
저희 프로젝트는 Imitation Learning의 방법 중 하나인 "Inverse RL"에 대한 논문들의 이론적 바탕을 이해하고 이를 환경에 구현해보는 프로젝트를 진행하였습니다.
관련 논문 리스트는 다음과 같습니다.
[1] AY. Ng, et al., "Algorithms for Inverse Reinforcement Learning", ICML 2000.
[2] P. Abbeel, et al., "Apprenticeship Learning via Inverse Reinforcement Learning", ICML 2004.
[3] ND. Ratliff, et al., "Maximum Margin Planning", ICML 2006.
[4] BD. Ziebart, et al., "Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning", AAAI 2008.
[5] J. Ho, et al., "Generative Adversarial Imitation Learning", NIPS 2016.
[6] XB. Peng, et al., "Variational Discriminator Bottleneck. Improving Imitation Learning, Inverse RL, and GANs by Constraining Information Flow", ICLR 2019.
프로젝트 결과로는 논문을 정리한 블로그와 논문을 구현한 Github가 있습니다. 링크는 다음과 같습니다.
- 블로그 : https://reinforcement-learning-kr.github.io/2019/01/22/0_lets-do-irl-guide/
- Github : https://github.com/reinforcement-learning-kr/lets-do-irl
우리 모두 함께 IRL해요!
감사합니다 :)
Autenticación y Firma Digital. Extraído de: https://cs.uns.edu.ar/~ldm/mypage/data/ss/apuntes/2017-modulo11.pdf. Material perteneciente a la: Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Buenos Aires - Argentina.