亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

強化學習是機器學習領域的研究熱點, 是考察智能體與環境的相互作用, 做出序列決策、優化策略并最大化累積回報的過程. 強化學習具有巨大的研究價值和應用潛力, 是實現通用人工智能的關鍵步驟. 本文綜述了強化學習算法與應用的研究進展和發展動態, 首先介紹強化學習的基本原理, 包括馬爾可夫決策過程、價值函數、探索-利用問題. 其次, 回顧強化學習經典算法, 包括基于價值函數的強化學習算法、基于策略搜索的強化學習算法、結合價值函數和策略搜索的強化學習算法, 以及綜述強化學習前沿研究, 主要介紹多智能體強化學習和元強化學習方向. 最后綜述強化學習在游戲對抗、機器人控制、城市交通和商業等領域的成功應用, 以及總結與展望.

//www.c-s-a.org.cn/csa/article/abstract/7701

【導讀】Imitation Learning（模仿學習）機器學習新的研究熱點之一，因其能很好的解決強化學習中的多步決策（sequential decision）問題，近段時間得到了廣泛關注。那么模仿學習近期的前沿進展如何呢，來自加州理工大學的Yisong Yue在DAI'20 Workshop，做了名為《Towards Real-World Imitation Learning: Animation, Sports Analytics, Robotics, and More講座。新鮮出爐的PPT，一起來看看吧。

簡介：

隨著時空跟蹤和傳感數據的不斷增長，現在人們可以在大范圍內分析和建模細粒度行為。例如，收集每一場NBA籃球比賽的跟蹤數據，包括球員、裁判和以25hz頻率跟蹤的球，以及帶注釋的比賽事件，如傳球、投籃和犯規。其他設置包括實驗室動物、公共空間中的人、手術室等設置中的專業人員、演員的演講和表演、虛擬環境中的數字化身、自然現象(如空氣動力學)，甚至其他計算系統的行為。

在這次演講中，我將描述正在進行的研究，即開發結構化模仿學習方法來開發細粒度行為的預測模型。模仿學習是機器學習的一個分支，研究模仿動態演示行為。結構化模仿學習涉及到使用數學上嚴格的領域知識，這些知識可以(有時是可以證明的)加速學習，還可以提供附加的好處(如Lyapunov穩定性或策略行為的可解釋性)。我將提供基本問題設置的高級概述，以及在動物建模、專業運動、語音動畫等項目。

現代機器學習(ML)的核心是高維函數的近似。傳統的方法，如用分段多項式、小波或其他固定基函數的線性組合進行逼近，都面臨著維數(CoD)的問題。我們將提供ML的數學觀點，集中在CoD的問題。我們將討論三個主要問題: 現代ML模型的近似理論和誤差分析，梯度下降算法的動力學和定性行為，以及從連續觀點的ML。我們將看到，在連續的水平上，ML可以被表示為一系列合理的漂亮的變分和類似于方程的問題。現代的ML模型/算法，如隨機特征模型和兩層殘差神經網絡模型，都可以看作是這類連續問題的特殊離散化。我們還將提供一個適合分析高維ML模型和算法的框架，并提供無CoD的結果。最后，我們將討論現代ML成功的基本原因，以及仍有待理解的微妙和神秘之處。

//www.datasig.ac.uk/event/weiman-e

強化學習是現在人工智能領域里面最活躍的研究領域之一，它是一種用于學習的計算方法，其中會有一個代理在與復雜的不確定環境交互時試圖最大化其所收到的獎勵。現在，如果你是一個強化學習的初學者，由 Richard Sutton 和 Andrew Barto 合著的《Reinforcement Learning : An Introduction》可能就是你的最佳選擇。這本書提供了關于強化學習的簡單明了的關鍵思想和算法的解釋。他們討論了該領域的知識基礎的歷史延伸到了最新的發展的應用。

本書全文共分三部分，17章內容

• 第一部分：列表（Tabular）解決法，第一章描述了強化學習問題具體案例的解決方案，第二章描述了貫穿全書的一般問題制定——有限馬爾科夫決策過程，其主要思想包括貝爾曼方程（Bellman equation）和價值函數，第三、四、五章介紹了解決有限馬爾科夫決策問題的三類基本方法：動態編程，蒙特卡洛方法、時序差分學習。三者各有其優缺點，第六、七章介紹了上述三類方法如何結合在一起進而達到最佳效果。第六章中介紹了可使用適合度軌跡（eligibility traces）把蒙特卡洛方法和時序差分學習的優勢整合起來。第七章中表明時序差分學習可與模型學習和規劃方法（比如動態編程）結合起來，獲得一個解決列表強化學習問題的完整而統一的方案。

• 第二部分：近似求解法，從某種程度上講只需要將強化學習方法和已有的泛化方法結合起來。泛化方法通常稱為函數逼近，從理論上看，在這些領域中研究過的任何方法都可以用作強化學習算法中的函數逼近器，雖然實際上有些方法比起其它更加適用于強化學習。在強化學習中使用函數逼近涉及一些在傳統的監督學習中不常出現的新問題，比如非穩定性（nonstationarity）、引導（bootstrapping）和目標延遲（delayed targets）。這部分的五章中先后介紹這些以及其它問題。首先集中討論在線（on-policy）訓練，而在第九章中的預測案例其策略是給定的，只有其價值函數是近似的，在第十章中的控制案例中最優策略的一個近似已經找到。第十一章討論函數逼近的離線（off-policy）學習的困難。第十二章將介紹和分析適合度軌跡（eligibility traces）的算法機制，它能在多個案例中顯著優化多步強化學習方法的計算特性。這一部分的最后一章將探索一種不同的控制、策略梯度的方法，它能直接逼近最優策略且完全不需要設定近似值函數（雖然如果使用了一個逼近價值函數，效率會高得多）。

• 第三部分：深層次研究，這部分把眼光放到第一、二部分中介紹標準的強化學習思想之外，簡單地概述它們和心理學以及神經科學的關系，討論一個強化學習應用的采樣過程，和一些未來的強化學習研究的活躍前沿。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization

題目： A Survey and Critique of Multiagent Deep Reinforcement Learning

簡介： 近年來，深度強化學習（RL）取得了出色的成績。這使得應用程序和方法的數量急劇增加。最近的工作探索了單智能體深度強化之外的學習，并考慮了多智能體深度強化學習的場景。初步結果顯示在復雜的多智能體領域中的成功，盡管有許多挑戰需要解決。本文的主要目的是提供有關當前多智能體深度強化學習（MDRL）文獻的概述。此外，我們通過更廣泛的分析對概述進行補充：（i）我們回顧了以前RL中介紹的基礎內容，并強調了它們如何適應多智能深度強化學習設置。 （ii）我們為該領域的新開業者提供一般指導：描述從MDRL工作中汲取的經驗教訓，指出最新的基準并概述研究途徑。 （iii）我們提出了MDRL的實際挑戰（例如，實施和計算需求）。

作者介紹： Pablo Hernandez-Leal，Borealis AI的研究員，在此之前，曾與Michael Kaisers一起參與過阿姆斯特丹CWI的智能和自治系統。研究方向：單智能體環境開發的算法以及多智能體。計劃開發一種算法，該算法使用博弈論，貝葉斯推理和強化學習中的模型和概念在戰略交互中得到使用。