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本文綜述了元學習在圖像分類、自然語言處理和機器人技術等領域的應用。與深度學習不同，元學習使用較少的樣本數據集，并考慮進一步改進模型泛化以獲得更高的預測精度。我們將元學習模型歸納為三類: 黑箱適應模型、基于相似度的方法模型和元學習過程模型。最近的應用集中在將元學習與貝葉斯深度學習和強化學習相結合，以提供可行的集成問題解決方案。介紹了元學習方法的性能比較，并討論了今后的研究方向。

人類從反饋中學習得最好——我們被鼓勵采取導致積極結果的行動，而被具有消極后果的決定所阻礙。這種強化過程可以應用到計算機程序中，使它們能夠解決經典編程所不能解決的更復雜的問題。深度強化學習實戰教你基本概念和術語的深度強化學習，以及實踐技能和技術，你將需要把它落實到你自己的項目。

對這項技術

深度強化學習是一種機器學習的形式，人工智能智能體從自己的原始感官輸入中學習最優行為。系統感知環境，解釋其過去決策的結果，并使用這些信息優化其行為以獲得最大的長期回報。眾所周知，深度強化學習對AlphaGo的成功做出了貢獻，但這并不是它所能做的全部!更令人興奮的應用程序等待被發現。讓我們開始吧。

關于這本書

深度強化學習實戰中教你如何編程的代理人，學習和改善的直接反饋，從他們的環境。您將使用流行的PyTorch深度學習框架構建網絡，以探索從深度Q-Networks到策略梯度方法再到進化算法的強化學習算法。在你進行的過程中，你會將你所知道的應用到實際操作項目中，比如控制模擬機器人、自動化股票市場交易，甚至構建一個可以下圍棋的機器人。

里面有什么

• 將問題組織成馬爾可夫決策過程
• 深度Q網絡、策略梯度法、進化算法等流行算法及其驅動算法的直覺
• 將強化學習算法應用于實際問題

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization

主題： Reinforcement Learning 101

摘要： 強化學習是現代人工智能領域最熱門的研究課題之一，它的普及程度也在不斷提高。讓我們看看開始學習RL需要知道的5件有用的事情：

• 強化學習是什么？它和其他機器學習相比怎么樣？
• 如何確切表示一個基本強化學習問題？
• 一些最有用的強化學習算法是什么？
• 強化學習有哪些實際應用？
• 如何開始強化學習？

作者簡介： Shweta Bhatt，理學碩士，數據科學家，谷歌開發人員機器學習專家。

講座題目

深強化學習及其在交通運輸中的應用：Deep Reinforcement Learning with Applications in Transportation

講座簡介

交通領域，特別是移動共享領域，有許多傳統上具有挑戰性的動態決策問題，這些問題有很長的研究文獻，很容易從人工智能（AI）中受益匪淺。一些核心例子包括在線乘車命令調度，它將可用的駕駛員與在共享平臺上請求乘客的行程實時匹配；路線規劃，它規劃行程的起點和終點之間的最佳路線；交通信號控制，它動態和自適應地調整實現低延遲的區域。所有這些問題都有一個共同的特點，即當我們關注某一特定時間范圍內的一些累積目標時，需要做出一系列的決定。強化學習（RL）是一種機器學習范式，它通過與環境的交互和獲取反饋信號，訓練agent學會在環境中采取最佳行動（以獲得的總累積回報衡量）。因此，它是一類求解序列決策問題的優化方法。

講座嘉賓

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。

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。