该文介绍了 Epistemic Logic Programs 中的自底向上和自顶向下的分割方法，并证明了它们的等价性。作者引入了新的定义和语义属性进行分析。

本文介绍了强化学习问题和监督分类问题之间的等价性，提出了一种新的损失函数——Scope Loss。作者发现探索和利用权衡问题等同于数据集不平衡问题，并发现了它们在解决方法上的相似之处。Scope Loss 可以调整梯度，防止过度利用和数据集不平衡导致的性能损失，而无需任何调整。作者在基准强化学习任务和一个倾斜的分类数据集上测试了 Scope Loss，并证明其优于其他损失函数。