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強化學習（RL）研究的是當環境（即動力和回報）最初未知，但可以通過直接交互學習時的順序決策問題。RL算法最近在許多問題上取得了令人印象深刻的成果，包括游戲和機器人。 然而，大多數最新的RL算法需要大量的數據來學習一個令人滿意的策略，并且不能用于樣本昂貴和/或無法進行長時間模擬的領域（例如，人機交互）。朝著更具樣本效率的算法邁進的一個基本步驟是，設計適當平衡環境探索、收集有用信息的方法，以及利用所學策略收集盡可能多的回報的方法。

本教程的目的是讓您認識到探索性開發困境對于提高現代RL算法的樣本效率的重要性。本教程將向觀眾提供主要算法原理（特別是，面對不確定性和后驗抽樣時的樂觀主義）、精確情況下的理論保證（即表格RL）及其在更復雜環境中的應用，包括參數化MDP、線性二次控制，以及它們與深度學習架構的集成。本教程應提供足夠的理論和算法背景，以使AI和RL的研究人員在現有的RL算法中集成探索原理，并設計新穎的樣本高效的RL方法，能夠處理復雜的應用，例如人機交互（例如，會話代理），醫學應用（例如，藥物優化）和廣告（例如，營銷中的終身價值優化）。在整個教程中，我們將討論開放的問題和未來可能的研究方向。

題目： A Survey of Deep Learning Applications to Autonomous Vehicle Control

摘要：

為自動駕駛車輛設計一個能夠在所有駕駛場景中提供足夠性能的控制器是一個挑戰，因為它的環境非常復雜，而且無法在部署后可能遇到的各種場景中測試系統。然而，深度學習方法已經顯示出巨大的潛力，不僅為復雜的非線性控制問題提供了出色的性能，而且還可以將以前學習的規則推廣到新的場景中。基于這些原因，在車輛控制中使用深度學習變得越來越流行。雖然在這一領域取得了重要的進展，但這些工作尚未得到全面總結。本文調查了文獻報道的廣泛的研究工作，旨在通過深度學習的方法來控制車輛。雖然控制和感知之間存在重疊，但本文的重點是車輛控制，而不是更廣泛的感知問題，包括語義分割和目標檢測等任務。本文通過比較分析，明確了現有深度學習方法的優勢和局限性，并從計算、體系結構選擇、目標規范、泛化、驗證和驗證以及安全性等方面探討了研究的挑戰。總的來說，這項調查為智能交通系統相關的一個快速發展的領域帶來了及時和熱門的信息。

作者：

Sampo Kuutti是薩里大學汽車工程中心碩士研究生，研究興趣是機器學習，強化學習，自動車輛。

Richard Bowden是英國薩里大學計算機視覺和機器學習教授，在倫敦大學獲得計算機科學學士學位，利茲大學獲得理學碩士學位，布魯內爾大學獲得計算機視覺博士學位。Richard Bowden教授領導視覺、語言和信號處理中心的認知視覺小組，他的研究中心是利用計算機視覺來定位、跟蹤和理解人類。他是圖像和視覺計算、IEEE模式分析和機器智能的副主編，是英國機器視覺協會(BMVA)執行委員會的成員。

講座題目

深層貝葉斯挖掘、學習與理解：Deep Bayesian Mining, Learning and Understanding

講座簡介

本教程介紹了自然語言的深度貝葉斯學習的進展，其應用廣泛，從語音識別到文檔摘要、文本分類、文本分割、信息提取、圖像字幕生成、句子生成、對話控制、情感分類、推薦系統，問答和機器翻譯，舉幾個例子。傳統上，“深度學習”被認為是一種基于實值確定性模型進行推理或優化的學習過程。從大量詞匯中提取的單詞、句子、實體、動作和文檔中的“語義結構”在數學邏輯或計算機程序中可能沒有得到很好的表達或正確的優化。自然語言離散或連續潛變量模型中的“分布函數”可能無法正確分解或估計。本教程介紹了統計模型和神經網絡的基本原理，重點介紹了一系列先進的貝葉斯模型和深層模型，包括分層Dirichlet過程、中餐館過程、分層Pitman-Yor過程、印度自助餐過程、遞歸神經網絡、長時短期記憶，序列到序列模型，變分自動編碼器，生成對抗網絡，注意機制，記憶增強神經網絡，跳躍神經網絡，隨機神經網絡，預測狀態神經網絡，策略神經網絡。我們將介紹這些模型是如何連接的，以及它們為什么在自然語言中的符號和復雜模式的各種應用中起作用。為了解決復雜模型的優化問題，提出了變分推理和抽樣方法。詞和句子的嵌入、聚類和共聚類與語言和語義約束相結合。本文提出了一系列的案例研究，以解決深度貝葉斯挖掘、學習和理解中的不同問題。最后，我們將指出未來研究的一些方向和展望。

講座嘉賓

Jen-Tzung Chien，詹增建于一九九七年獲中華民國新竹國立清華大學電機工程博士學位。現任臺灣新竹國立交通大學電機與電腦工程系及電腦科學系主任教授。2010年，他在紐約約克敦高地IBM T.J.沃森研究中心擔任客座教授。他的研究興趣包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。

題目： Reinforcement Learning:Theory and Algorithms

簡介：

強化學習是近幾年研究的熱點，特別是伴隨DeepMind AlphaGo的出現名聲大噪。強化學習(RL)是一種機器學習范式，在這種范式中，agent從經驗中學習完成順序決策任務，RL在機器人、控制、對話系統、醫療等領域有廣泛的應用。《強化學習：理論與算法》這本書講述了強化學習最新進展，包括MDP、樣本復雜度、策略探索、PG、值函數等關鍵議題，是了解強化學習的材料。

章節：

• 第一章：馬爾科夫決策過程MDP 預介紹
• 第二章：生成模型的樣本復雜度
• 第三章：強化學習的策略探索
• 第四章：策略梯度方法
• 第五章：值函數近似
• 第六章：RL的戰略探索和豐富的觀測資料
• 第七章：行為克隆和學徒學習

作者簡介：

Alekh Agarwal目前是微軟人工智能研究中心的研究員，領導強化學習研究小組。之前，在加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位后，與彼得·巴特利特(Peter Bartlett)和馬丁·溫賴特(Martin Wainwright)一起在紐約微軟研究院(Microsoft Research)度過了六年美好的時光。

姜楠，UIUC助理教授，機器學習研究員。核心研究領域是強化學習(RL)，關注于RL的樣本效率，并利用統計學習理論中的思想來分析和開發RL算法。

沙姆·卡卡德(Sham M. Kakade)是華盛頓研究基金會(Washington Research Foundation)數據科學主席，同時在華盛頓大學(University of Washington)艾倫學院(Allen School)和統計學系任職。他致力于機器學習的理論基礎，專注于設計(和實現)統計和計算效率的算法。

主題： An Overview of the International Planning Competition

摘要： 本教程介紹了自然語言的深度貝葉斯和序列學習的進展，其應用廣泛，從語音識別到文檔摘要、文本分類、文本分割、信息提取、圖片標題生成、句子生成、對話控制、情感分類，推薦系統，問答和機器翻譯。傳統上，“深度學習”被認為是一種基于實值確定性模型進行推理或優化的學習過程。從大量詞匯中提取的單詞、句子、實體、動作和文檔中的“語義結構”在數學邏輯或計算機程序中可能沒有得到很好的表達或正確的優化。自然語言離散或連續潛變量模型中的“分布函數”在模型推理中可能無法正確分解或估計。本教程介紹了統計模型和神經網絡的基本原理，重點介紹了一系列先進的貝葉斯模型和深層模型，包括分層Dirichlet過程、Chinese restaurant 過程、分層Pitman-Yor過程、Indian buffet過程、遞歸神經網絡、長時短期記憶，序列到序列模型，變分自動編碼，生成對抗網絡，注意機制，記憶增強神經網絡，隨機神經網絡，預測狀態神經網絡，策略梯度和強化學習。我們將介紹這些模型是如何連接的，以及它們為什么在自然語言中的符號和復雜模式的各種應用中起作用。為了解決復雜模型的優化問題，提出了變分推理和抽樣方法。詞和句子的嵌入、聚類和共聚類與語言和語義約束相結合。本文提出了一系列的個案研究，以解決深度貝葉斯學習與理解中的不同問題。最后，我們將指出未來研究的一些方向和展望。

邀請嘉賓： Jen-Tzung Chien在臺灣新竹國立清華大學取得電機工程博士學位。現任職于臺灣新竹國立交通大學電子及電腦工程學系及電腦科學系講座教授。2010年，他擔任IBM沃森研究中心的客座教授。他的研究興趣包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。在2011年獲得了IEEE自動語音識別和理解研討會的最佳論文獎，并在2018年獲得了AAPM Farrington Daniels獎。2015年，劍橋大學出版社出版《貝葉斯語音與語言處理》;2018年，學術出版社出版《源分離與機器學習》。他目前是IEEE信號處理技術委員會機器學習的當選成員。

教程題目：Deep Bayesian Natural Language Processing

教程簡介：

這個教學講座將會介紹用于自然語言處理的深度貝葉斯學習的發展，以及它在語音識別、文本總結、文本分類、文本分割、信息提取、圖像描述生成、句子生成、對話控制、情感分類、推薦系統、問答、機器翻譯等等許多任務中的廣泛應用。傳統上，“深度學習”被認為是一個基于實值確定性模型進行推理或優化的學習過程。從大量詞匯中提取的詞匯、句子、實體、動作和文檔的“語義結構”在數學邏輯或計算機程序中可能不能很好地表達或正確地優化。自然語言的離散或連續潛在變量模型中的“分布函數”可能沒有被正確分解或估計。

本教程介紹了統計模型和神經網絡的基礎知識，并將重點講解一系列高級的貝葉斯模型以及深度模型。這些模型之間的聯系、能在自然語言的許多符號化表示和復雜模式中發揮作用的原因也會得到介紹。我們將介紹這些模型是如何連接的，以及它們為什么適用于自然語言中符號和復雜模式的各種應用程序。

為解決復雜模型的優化問題，提出了變分推理和抽樣方法。詞和句子的嵌入、聚類和共聚被語言和語義約束合并。提出了一系列的案例研究來解決深度貝葉斯學習和理解中的不同問題。最后，指出了一些未來研究的方向和展望。

組織者：

Jen-Tzung Chien在臺灣新竹國立清華大學取得電機工程博士學位。現任職于臺灣新竹國立交通大學電子及電腦工程學系及電腦科學系講座教授。2010年，他擔任IBM沃森研究中心的客座教授。他的研究興趣包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。在2011年獲得了IEEE自動語音識別和理解研討會的最佳論文獎，并在2018年獲得了AAPM Farrington Daniels獎。2015年，劍橋大學出版社出版《貝葉斯語音與語言處理》;2018年，學術出版社出版《源分離與機器學習》。他目前是IEEE信號處理技術委員會機器學習的當選成員。

報告主題： Reinforcement Learning

報告簡介： 強化學習是智能體（Agent）以“試錯”的方式進行學習，通過與環境進行交互獲得的獎賞指導行為，目標是使智能體獲得最大的獎賞，強化學習不同于連接主義學習中的監督學習，主要表現在強化信號上，強化學習中由環境提供的強化信號是對產生動作的好壞作一種評價(通常為標量信號)，而不是告訴強化學習系統RLS(reinforcement learning system)如何去產生正確的動作。由于外部環境提供的信息很少，RLS必須靠自身的經歷進行學習。通過這種方式，RLS在行動-評價的環境中獲得知識，改進行動方案以適應環境。其基本原理是：如果Agent的某個行為策略導致環境正的獎賞(強化信號)，那么Agent以后產生這個行為策略的趨勢便會加強。Agent的目標是在每個離散狀態發現最優策略以使期望的折扣獎賞和最大。Nando教授將從強化學習的基礎入手，并結合強化學習的應用展開介紹。

嘉賓介紹： Nando曾在加州大學伯克利分校（UC Berkeley）從事人工智能工作，并于2001年成為加拿大不列顛哥倫比亞大學的教授，隨后于2013年成為英國牛津大學的教授。2017年，他全職加入DeepMind，擔任首席科學家，以幫助他們解決智力問題，使子孫后代可以過上更好的生活。 Nando還是加拿大高級研究所的資深研究員，并曾獲得多個學術獎項。

主題： Artificial Intelligence in Transportation

簡介：

交通是生活的基本必需品。在人類歷史上，探索更好的交通方式從來沒有停止過。近年來，拼車行業的革命和自動駕駛技術的創新每天都產生大量的交通數據。如此龐大的數據量開啟了現代智能交通的新時代。許多傳統的交通問題可以通過現代機器學習和數據挖掘方法找到更好的解決方案。本教程的目的是為參與者提供一個廣泛和全面的基礎，最近的發展和交通AI的開放問題。

交通運輸是一個非常廣泛的研究領域。本教程以全球最大的移動交通平臺滴滴出行的實際應用和需求為基礎，圍繞移動交通平臺的主題展開。我們將主題分為三類。首先是地圖服務，包括地圖匹配、交通預測、預計到達時間(ETA)和路線規劃等，為后續的決策過程提供準確的基礎信息。這些問題大多在純交通或地理信息系統的文獻中進行了研究。然而，這些都不能滿足實時移動交通平臺的準確性或效率要求。有必要以現代的觀點重新審視這些問題，并探索適應更嚴格要求的新解決方案。第二類是決策，構建核心共乘平臺。類似的問題在交通運輸以外的研究領域也得到了廣泛的研究。然而，隨著移動交通系統的新挑戰，它們被重新定義。最后一類是用戶體驗，如出行安全評估，這是移動交通平臺的獨特需求。

邀請嘉賓：

王征博士，滴滴AI實驗室研究員，滴滴智能地圖服務架構研究員。2011年獲得清華大學博士學位，2011-2014年在亞利桑那州立大學擔任研究員，2014-2016年在密歇根大學安娜堡分校擔任研究員。他獲得了多個獎項，包括KDD的最佳研究論文獎亞軍和IEEE國際社會計算會議(SocialCom)的最佳論文獎。曾擔任ICML、NIPS、SDM、IJCAI等重要會議PC委員，并在ICDM上做過輔導。他現在領導著研發團隊，致力于設計和開發新的機器學習系統和服務，用于滴滴地圖和滴滴能力預測平臺。他設計了滴滴ETA和路線規劃服務的新型機器學習和深度學習解決方案，每天服務超過200億次請求。

秦志偉博士在滴滴AI實驗室領導強化學習研究，致力于拼車市場優化的核心問題。他在哥倫比亞大學獲得運籌學博士學位，在溫哥華不列顛哥倫比亞大學獲得計算機科學和統計學學士學位。對優化和機器學習交叉領域的研究課題非常感興趣，最近的研究領域是強化學習及其在運營優化、數字營銷、交通信號控制和教育中的應用。曾在ICML、KDD、IEEE ICDM、WWW、JMLR和MPC等頂級會議和機器學習與優化期刊上發表文章。

主題： Deep Reinforcement Learning with Applications in Transportation

簡介： 交通運輸，特別是移動乘車共享領域，存在許多傳統上具有挑戰性的動態決策問題，這些問題涉及研究文獻，而且很容易從人工智能（AI）中受益匪淺。一些核心示例包括在線乘車指令調度，該系統將可用的駕駛員與乘車共享平臺上的出行請求乘客實時匹配；路線規劃，用于規劃行程起點和終點之間的最佳路線；交通信號控制，可動態自適應地調整區域內的交通信號以實現低延遲。所有這些問題都有一個共同的特征，即在我們關注某個范圍內的一些累積目標時，要做出一系列決定。強化學習（RL）是一種機器學習范例，可訓練代理通過與之交互并獲取反饋信號來學習在環境中采取最佳行動（以所獲得的總累積獎勵衡量）。因此，它是用于解決順序決策問題的一類優化方法。得益于深度學習研究和計算能力的飛速發展，深度神經網絡和RL的集成為解決復雜的大規模學習問題在RL中產生了爆炸性的進展，近年來引起了巨大的興趣。深度學習和RL的結合甚至被認為是通往真正AI的道路。它具有巨大的潛力，以前所未有的方式解決運輸中的一些難題。

目錄簡介：

• Part I: 介紹：機器學習與強化學習
• Part II: 強化學習基礎
• Part III:基于policy的強化學習
• Part IV:強化學習框架

主題： Exploration-Exploitation in Reinforcement Learning

摘要： 強化學習（RL）研究的是當環境（即動力和反饋）最初未知，但可以通過直接交互學習時的順序決策問題。學習問題的一個關鍵步驟是恰當地平衡對環境的探索，以便收集有用的信息，并利用所學的政策來收集盡可能多的回報。最近的理論結果證明，基于樂觀主義或后驗抽樣的方法（如UCRL、PSRL等）成功地解決了勘探開發難題，并且可能需要比簡單（但非常流行）的技術（如epsilon貪心）小指數的樣本來收斂到接近最優的策略。樂觀主義和后驗抽樣原則直接受到多臂bandit文獻的啟發，RL提出了具體的挑戰（例如，“局部”不確定性如何通過Markov動力學傳播），這需要更復雜的理論分析。本教程的重點是提供勘探開發困境的正式定義，討論其挑戰，并回顧不同優化標準（特別是有限時間和平均回報問題）的主要算法原則及其理論保證。在整個教程中，我們將討論開放的問題和未來可能的研究方向。

邀請嘉賓： Ronan Fruit，Inria SequeL團隊的博士生。他目前是蒙特利爾Facebook人工智能研究（FAIR）的研究實習生。他的研究集中在理論上理解強化學習中的探索性開發困境，以及設計具有可證明的良好后悔保證的算法。

Alessandro Lazaric，自2017年以來一直是Facebook AI Research（FAIR）實驗室的研究科學家，他之前是SequeL團隊Inria的研究員。他的主要研究主題是強化學習，在RL的理論和算法方面都做出了巨大貢獻。在過去的十年中，他研究了多臂土匪和強化學習框架中的勘探與開發困境，特別是在遺憾最小化，最佳武器識別，純粹探索和分層RL等問題上。

Matteo Pirotta，巴黎Facebook人工智能研究（FAIR）實驗室的研究科學家。之前，他是SequeL團隊的Inria博士后。2016年，他在米蘭理工大學（意大利）獲得計算機科學博士學位。他在強化學習方面的博士論文獲得了Dimitris N.Chorafas基金會獎和EurAI杰出論文獎。他的主要研究興趣是強化學習。近幾年來，他主要關注的是RL的勘探開發困境。