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在本文中，我們的目標是改進深度強化學習中的泛化。對任何類型的學習來說，泛化都是一項基本挑戰，它決定了如何將已獲得的知識轉移到新的、以前從未見過的情況中。本文專注于強化學習，這是一個描述人工智能體如何學習與環境交互以實現目標的框架。近年來，利用神經網絡表示智能體取得了顯著的成功，并極大地擴展了其可能的應用范圍。本文的目標是通過允許這些智能體更快地學習，學習更好的解決方案，并對以前未見過的情況做出魯棒的反應，從而提高它們的性能。在這個探索中，我們探索了一系列不同的方法和途徑。我們專注于將額外的結構，也稱為歸納偏差，納入主體。專注于特定的，但廣泛適用的問題領域，我們可以開發專門的架構，從而大大提高性能。在第3章中，我們關注的是部分可觀察環境，在這種環境中，智能體每時每刻都不能完全訪問所有與任務相關的信息。在第4章中，我們將注意力轉向多任務和遷移學習，并設計了一種新的訓練方法，允許訓練分層結構的智能體。我們的方法優化了單個解決方案的可重用性，大大提高了傳輸設置中的性能。

//ora.ox.ac.uk/objects/uuid:9fdfadb0-e527-4421-9a22-8466c9fed9c8 在本文的第二部分中，我們將注意力轉向正則化，這是另一種形式的歸納偏差，作為提高深度智能體泛化的方法。在第五章中，我們首先探討了強化學習(RL)中的隨機正則化。雖然這些技術已被證明在監督學習中非常有效，但我們強調并克服了將它們直接應用到在線RL算法中的困難，這是RL中最強大和應用最廣泛的學習類型之一。在第6章中，我們通過探索訓練數據中的瞬態非平穩性如何干擾神經網絡的隨機梯度訓練，并使其偏向較差的解，在更基本的水平上研究了深度rl中的泛化。許多先進的RL算法將這些類型的非平穩性引入到訓練中，甚至在平穩環境中，通過使用持續改進的數據收集策略。我們提出了一個新的框架，以減少經過訓練的策略所經歷的非平穩性，從而允許改進的泛化。

本文介紹了在一系列背景下進行因果參數推理的程序，包括觀察性研究、完全隨機化設計、配對實驗和協變量自適應設計。首先，我們討論了凸優化在匹配觀測研究中進行方向推斷和靈敏度分析的應用。我們設計了一種算法，使信噪比最大化，同時考慮了未觀察到的混雜。我們分析算法輸出的漸近分布行為，以發展因果效應的漸近有效假設檢驗。由此產生的程序在廣泛的程序類上達到最大的設計靈敏度。其次，我們研究了特征信息在完全隨機實驗中對效應進行高精度推斷的作用。本文構建了一種基于線性回歸的校正技術，該技術構造了估計量的漸近方差的上界。該校準程序適用于任何可能是半參數有效的填補估計器，并自動證明所產生的非線性回歸調整估計器至少與均值之差一樣漸近精確;在模型錯誤規范下，非線性回歸調整估計器先前沒有保證的一個特性。第三，我們引入了高斯預軸:一種構建檢驗統計量的算法技術，即使在零中違反隨機化假設的對稱性時，隨機化推理仍保持漸近有效。我們證明了基于預軸統計量的隨機化檢驗在銳利的零值下是有限樣本精確的，而在弱零值下它們漸近地控制了錯誤拒絕的概率。這允許形成具有同聲傳譯的處理效應的置信區域，作為齊次相加處理效應的精確置信區域和異質相加處理效應的漸近置信區域;從而統一費雪和內曼推理的許多實驗設計，包括重隨機實驗。第四，我們構建了重采樣算法的嵌套層次結構，該算法利用了超總體、固定協變量和有限總體模型中的概率結構，以促進完全隨機設計中各種統計數據的非參數推斷。重采樣算法通過利用回歸調整和最優傳輸的現代結果擴展了經典的自舉范例，在固定協變量和有限人口模型下實現了顯著的增益。

在這項工作中，我們探索了提高機器學習系統各方面效率的理論和算法。首先，我們研究了在ML中實現高效機器不學習的算法原理。我們提出了兩種無監督學習算法，它們在在線數據刪除方面實現了超過100倍的改進，同時產生了統計質量與標準k-means++基線相當的集群。

其次，我們探索混合維嵌入，這是一種嵌入層架構，其中特定嵌入向量的維數隨其查詢頻率的變化而變化。通過理論分析和系統實驗，我們證明了使用混合維可以大大減少內存使用，同時保持甚至提高預測性能。使用Criteo Kaggle數據集上一半的參數或使用16倍的參數進行點擊率預測，混合維層將精度提高0.1%。他們在GPU上的訓練速度也超過2倍。

最后，我們提出了一種用于ML部署監控的新方法MLDemon。MLDemon集成了未標記數據和少量按需標簽，從而對給定數據流上部署的模型當前的準確性進行實時估計。受預算限制，MLDemon決定何時獲得額外的、可能昂貴的、專家監督標簽來驗證模型。在基準測試中，MLDemon優于之前的方法。我們還提供了理論分析，表明MLDemon對于廣泛的一類分布漂移是極小極大速率最優的。

快速增長的現實世界網絡，擁有數十億個頂點，需要可擴展的、快速的和高效的圖算法。幸運的是，商業化的多核、多處理器和多機環境可以處理如此大量的數據。不幸的是，盡管有這樣的資源，許多目前的圖算法并沒有充分利用這些并行和分布式環境，或者有非最佳的理論保證，在實踐中轉化為更慢和更不有效的算法。本論文的目的是在理論上改進現代機器中以前的圖算法。我們通過實驗證明，這種理論上的改進也會轉化為實際的收益。

為了實現這一目標，本論文采取了雙管齊下的方法。首先，我們在模仿大規模數據處理環境的計算模型中制定算法。這種模型中的算法利用了機器集群和一個機器的多個核和處理器的優勢。第二，我們在設計算法時使用了現實世界網絡的特殊屬性。退化就是這樣一個特性；雖然一個網絡可能有數十億個頂點，但其退化可能只有幾百個。

本論文由三部分組成。

第一部分介紹了靜態圖算法。我們首先介紹了一套新的編輯算法，該框架通過將圖編輯成所需的結構化類別，針對難以解決的優化問題來逼近其解決方案。然后，我們提出了新的小子圖計數算法，在大規模并行計算模型中具有更好的理論空間和回合保證；我們的實驗證實了我們的理論成果，并顯示在現實世界的圖中，與以前的最先進的算法相比，回合數和近似系數都有所改善。在這一部分的最后，我們提出了一個近乎線性的時間調度算法，用于在具有通信延遲的相同機器上進行調度，其中優先權受限的工作被建模為有向無環圖。

第二部分主要討論動態圖算法。我們首先展示了一個??(1)的攤銷時間，高概率的(?+1)-頂點著色的動態算法。然后，我們為批量動態更新下的??核分解問題提供了一個新的并行級數據結構（其中動態邊緣更新是分批進行的）。我們表明，我們的數據結構可以證明對每個頂點的核心性提供了(2+??)的近似值，改進了以前已知的(4+??)的最佳約束。最后，我們提出了新的三角形和團計數的并行、高效批處理動態算法。我們對批處理動態算法的廣泛實驗，結果表明，在現實世界的網絡中，我們的性能比以前最好的多核算法實現了數量級的提高。

最后一部分是關于下限的結論。我們通過硬實例展示了在外部存儲器模型中，在有向無環計算圖上獲得最優計算時間表的困難性。然后，我們證明這種圖可以用來構建靜態-內存-硬哈希函數，使用磁盤內存來阻止大規模密碼破解攻擊。

強化學習(Reinforcement learning, RL)是一種學習復雜決策策略的通用而強大的解決方案，為游戲和機器人等多個領域的近期成功提供了關鍵的基礎。然而，許多最先進的算法需要大量的數據，計算成本很高，需要大量的數據才能成功。雖然這在某些情況下是可能的，例如在可用數據稀少的社會科學和醫療健康應用程序中，這自然會昂貴或不可行的。隨著人們對將RL應用到更廣泛的領域的興趣的激增，對其算法設計中涉及的數據的使用形成一種明智的觀點是勢在必行的。

因此，本文主要從結構的角度研究RL的數據效率。沿著這個方向發展自然需要我們理解算法何時以及為什么會成功;并在此基礎上進一步提高數據挖掘的數據效率。為此，本文首先從實證成功案例中汲取啟示。我們考慮了基于模擬的蒙特卡洛樹搜索(MCTS)在RL中的流行，以AlphaGo Zero的卓越成就為例，并探討了納入這一關鍵成分的數據效率。具體來說，我們研究了使用這種樹結構來估計值和描述相應數據復雜性的正確形式。這些結果進一步使我們能夠分析將MCTS與監督學習相結合的RL算法的數據復雜性，就像在AlphaGo Zero中所做的那樣。

有了更好的理解之后，下一步，我們改進了基于模擬的數據高效RL算法的算法設計，這些算法可以訪問生成模型。我們為有界空間和無界空間都提供了這樣的改進。我們的第一個貢獻是通過一個新穎的低秩表示Q函數的結構框架。提出的數據高效的RL算法利用低秩結構，通過一種新的矩陣估計技術，只查詢/模擬狀態-動作對的一個子集來執行偽探索。值得注意的是，這導致了數據復雜度的顯著(指數級)提高。說到我們對無界空間的努力，我們必須首先解決無界域引起的獨特的概念挑戰。受經典排隊系統的啟發，我們提出了一個適當的穩定性概念來量化策略的“好”。隨后，通過利用底層系統的穩定性結構，我們設計了高效、自適應的算法，采用改進的、高效的蒙特卡洛oracle，以良好的數據復雜度(對感興趣的參數是多項式)保證了所需的穩定性。總之，通過新的分析工具和結構框架，本文有助于數據高效的RL算法的設計和分析。

//dspace.mit.edu/handle/1721.1/138930

本書分為三個部分。第一部分介紹了分布式強化學習的構建模塊。我們首先介紹了我們的基本研究對象，收益分布和分布Bellman方程(第二章)。第三章介紹了分類時間差分學習，一種簡單的學習收益分布的算法。在第三章結束時，讀者應該理解分布式強化學習的基本原則，并且應該能夠在簡單的實際設置中使用它。

第二部分是對分布式強化學習理論的發展。第4章介紹了一種用于測量返回分布之間距離的語言，以及與這些分布交互的操作符。第5章介紹了實現分布式強化學習所需的概率表示的概念;在此基礎上，研究了用這種表示來計算和近似收益分布的問題，并引入了分布動態規劃的框架。第6章研究了如何從樣本中以增量的方式學習返回分布，給出了類別時間差分學習的正式結構，以及其他算法，如分位數時間差異學習。第7章將這些思想擴展到最優決策的設置(也稱為控制設置)。最后，第8章介紹了基于統計泛函概念的分布強化學習的不同視角。在第二部分結束時，讀者應該理解在設計分布式強化學習算法時出現的挑戰，以及解決這些挑戰的可用工具。

第三部分和最后一部分為實際場景ios開發了分布式強化學習。第九章回顧了線性值函數逼近的原理，并將這些思想推廣到分布環境中。第10章討論了如何將分布方法與深度神經網絡相結合來獲得深度強化學習的算法，并提出了一個模型來研究這種結合所產生的現象。第11章討論了分布式強化學習在兩個進一步研究領域(多主體學習和神經科學)的新興應用，并得出結論。

//www.distributional-rl.org/

吉布斯分布的局部、動態與快速采樣算法

吉布斯分布是一類重要的概率模型，它在概率論、統計物理和計算機科學 等領域有著非常廣泛的應用。采樣是關于吉布斯分布的核心計算任務，它要求 算法按照給定的分布生成一個隨機樣本。吉布斯分布的采樣問題是理論計算機 科學的重要課題之一，人們致力于探索有嚴格理論保障的算法以及采樣問題的 計算復雜性。經過數?年的深入研究，拒絕采樣、馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法等 采樣技術逐漸被發展起來，很多重要的采樣問題被成功解決。

雖然先前的研究回答了關于采樣的若干基本問題，但是目前已知的采樣算 法較少，分析工具也有待加強，一些重要的問題沒有得到很好的解決。例如對 于均勻采樣邏輯公式滿足解的問題，因為很多經典算法無法適用，所以長期缺 乏高效算法；對于均勻采樣合法圖染色問題，因為缺乏有力的分析工具，所以 目前已知的算法收斂條件和猜想依然有很大差距。這些公開問題代表了當前技 術上的本質障礙，解決這些問題需要在原理層面上做出創新。另一方面，在大 數據時代，很多新的采樣問題涌現出來。一些經典的采樣技術只能給出高度串 行、適用于靜態數據的采樣算法。而在如今的應用中，并行的、動態的采樣算 法越來越受到關注。傳統的采樣理論難以勝任新的問題，在大數據背景下，人 們需要建立新的采樣理論體系。

本文研究吉布斯分布的采樣算法。對于大數據背景下的新問題，本文從分 布式采樣和動態采樣這兩個具體問題入手，給出有理論保障的算法并研究新模 型下采樣問題的復雜性。對于一些經典的公開問題，本文提出新的算法設計和 分析技術來突破先前的障礙，從而得到更快的采樣算法。

第一個課題是分布式采樣問題。我們在分布式計算的 LOCAL 模型上研究 吉布斯分布的采樣。在這個模型中，每個節點通過收集局部信息輸出一個隨機 變量，所有節點輸出變量的聯合分布為目標吉布斯分布。我們給出全新的分布式采樣算法，證明分布式采樣問題的下界，并且在分布式計算模型上復現圖靈 機模型上的若干經典結論，例如采樣問題和計數問題的計算等價性，采樣問題 的計算相變現象。這些結論揭示了分布式采樣和傳統串行采樣之間的聯系，對 理解分布式采樣的原理有重要意義。

第二個課題是動態采樣問題。假設我們有一個吉布斯分布以及一個服從此 分布的隨機樣本。給定一個更新操作，它把當前吉布斯分布更新成一個新的吉 布斯分布。算法需要以相對較小的增量代價，把原隨機樣本更新成一個服從新 分布的隨機樣本。我們給出了兩種設計動態采樣算法的技術。第一個是條件吉 布斯技術，它不僅能解決動態采樣問題，也能用于設計精確采樣算法，還和吉 布斯分布的空間混合性質有密切的聯系。第二個技術是動態馬爾可夫鏈技術， 它能把一些原本靜態的馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法動態化，從而一些靜態采樣的 成果可以直接用應用到動態采樣上來。

最后一個課題是具體問題的快速采樣算法。一些吉布斯分布在我們的研究 之前只有運行時間為 n f (θ ) 的算法，其中 n 是吉布斯分布變量數；θ 是吉布斯分 布的某個參數，例如變量的最大度數；f (θ) 是 θ 的一個多項式函數或指數函 數。這類采樣算法只對 θ = O(1) 的問題有多項式運行時間，且多項式的指數非 常巨大。我們的工作將解決問題的復雜度優化到 poly(nθ) 的時間，有些問題的 時間復雜度可以和 n 呈接近線性的關系。在技術上，我們對具體問題提出了新 的算法設計技術和算法分析技術，從原理上突破了先前的技術障礙。

高效數據結構的設計和分析長期以來被認為是計算機領域的一個重要學科，是計算機科學和計算機工程本科學位的核心課程的一部分。Python中的數據結構和算法介紹了數據結構和算法，包括它們的設計、分析和實現。本書適用于入門級數據結構課程，或中級算法入門課程。我們將在本序言后面更詳細地討論它在此類課程中的使用。

為了促進魯棒的和可重用的軟件的開發，我們試圖在整本書中采取一致的面向對象的觀點。面向對象方法的主要思想之一是，數據應該被封裝在訪問和修改它們的方法中。也就是說，不是簡單地將數據看作字節和地址的集合，而是將數據對象看作抽象數據類型(ADT)的實例，ADT包含了對這種類型的數據對象執行操作的一整套方法。然后我們強調，對于特定的ADT可能有幾種不同的實現策略，并探討這些選擇的優缺點。我們為幾乎所有討論過的數據結構和算法提供了完整的Python實現，我們還引入了重要的面向對象設計模式，將這些實現組織成可重用的組件。

我們書的讀者期望的結果包括: 他們了解最常見的數據集合抽象(如堆棧、隊列、列表、樹、地圖)。 他們理解算法產生有效的實現策略常見的數據結構。 他們可以從理論上和實驗上分析算法性能，并識別競爭策略之間的共同權衡。 他們可以明智地使用現代編程語言庫中現有的數據結構和算法。 他們有處理大多數基本數據結構和算法的具體實現的經驗。 他們可以運用數據結構和算法來解決復雜的問題。

//www.wiley.com/en-us/Data+Structures+and+Algorithms+in+Python-p-9781118290279

來自卡內基梅隆大學機器人研究所Zhanghao博士論文，他師從著名的邢波教授！博士題目是機器學習并行可以是自適應的、可組合的和自動化的，不可錯過！

Zhang hao， 卡內基梅隆大學機器人研究所博士，導師是Eric Xing教授。畢業后將加入加州大學伯克利分校的RISE實驗室，做博士后。 //www.cs.cmu.edu/~hzhang2/

Machine Learning Parallelism Could Be Adaptive, Composable and Automated

近年來，機器學習(ML)領域的創新步伐加快，SysML的研究人員已經創建了在多個設備或計算節點上并行化ML訓練的算法和系統。隨著ML模型在結構上變得越來越復雜，許多系統都努力在各種模型上提供全面的性能。一般來說，根據從適當的分布策略映射到模型所需的知識數量和時間，ML的規模通常被低估了。將并行訓練系統應用到復雜的模型中，除了模型原型之外，還增加了重要的開發開銷，并且經常導致低于預期的性能。本文識別并解決并行ML技術和系統實現在可用性和性能方面的研究挑戰。

本文的第一部分提出了一個簡單的設計原則，自適應并行化，它根據特定的ML屬性將適當的并行化技術應用于模型構建塊(如層)。接下來，我們導出了一系列優化ML并行化不同方面的優化和實現。我們對它們進行了研究，并表明它們顯著提高了ML訓練在適用場景下對集群進行2-10倍的效率或可伸縮性。

為了推廣這種方法，本論文的第二部分將ML并行化為端到端優化問題，并尋求自動解決它，用于ML并行任務的兩種廣泛范例:單節點動態批處理和分布式ML并行。我們提出了有原則的表示來表示兩類ML并行性，以及可組合的系統架構，分別是Cavs和AutoDist。它們支持為不可見的模型快速組合并行化策略，提高并行化性能，并簡化并行ML編程。

在此基礎上，本文的第三部分提出了自動并行化框架AutoSync，用于自動優化數據并行分布訓練中的同步策略。AutoSync實現了“開框即用”的高性能——它在提議的表現方式所覆蓋的范圍內導航，并自動識別同步策略，這些同步策略的速度比現有手動優化的系統快1.2 - 1.6倍，降低了分布式ML的技術障礙，并幫助更大的用戶社區訪問它。本文所開發的技術和系統為分布式環境下大規模ML訓練的端到端編譯器系統的概念和原型實現提供了理論依據。

論文結構：

第一部分(第三章-第五章):通過自適應并行來理解和優化并行ML在各個方面的性能; 第二部分(第六章-第七章):開發ML并行的統一表示和可組合系統; 第三部分(第八章):自動化ML并行化