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摘要: 強化學習作為一種用于解決無模型序列決策問題的方法已經有數十年的歷史, 但強化學習方法在處理高維變量問題時常常會面臨巨大挑戰. 近年來, 深度學習迅猛發展, 使得強化學習方法為復雜高維的多智能體系統提供優化的決策策略、在充滿挑戰的環境中高效執行目標任務成為可能. 本文綜述了強化學習和深度強化學習方法的原理, 提出學習系統的閉環控制框架, 分析了多智能體深度強化學習中存在的若干重要問題和解決方法, 包括多智能體強化學習的算法結構、環境非靜態和部分可觀性等問題, 對所調查方法的優缺點和相關應用進行分析和討論. 最后提供多智能體深度強化學習未來的研究方向, 為開發更強大、更易應用的多智能體強化學習控制系統提供一些思路.

最新的技術進步提高了交通運輸的質量。新的數據驅動方法為所有基于控制的系統(如交通、機器人、物聯網和電力系統)帶來了新的研究方向。將數據驅動的應用與運輸系統相結合在最近的運輸應用程序中起著關鍵的作用。本文綜述了基于深度強化學習(RL)的交通控制的最新應用。其中，詳細討論了基于深度RL的交通信號控制(TSC)的應用，這在文獻中已經得到了廣泛的研究。綜合討論了TSC的不同問題求解方法、RL參數和仿真環境。在文獻中，也有一些基于深度RL模型的自主駕駛應用研究。我們的調查廣泛地總結了這一領域的現有工作，并根據應用程序類型、控制模型和研究的算法對它們進行了分類。最后，我們討論了基于深度可編程邏輯語言的交通應用所面臨的挑戰和有待解決的問題。

強化一詞來源于實驗心理學中對動物學習的研究，它指的是某一事件的發生，與某一反應之間有恰當的關系，而這一事件往往會增加該反應在相同情況下再次發生的可能性。雖然心理學家沒有使用“強化學習”這個術語，但它已經被人工智能和工程領域的理論家廣泛采用，用來指代基于這一強化原理的學習任務和算法。最簡單的強化學習方法使用的是一個常識，即如果一個行為之后出現了一個令人滿意的狀態，或者一個狀態的改善，那么產生該行為的傾向就會得到加強。強化學習的概念在工程領域已經存在了幾十年(如Mendel和McClaren 1970)，在人工智能領域也已經存在了幾十年(Minsky 1954, 1961;撒母耳1959;圖靈1950)。然而，直到最近，強化學習方法的發展和應用才在這些領域占據了大量的研究人員。激發這種興趣的是兩個基本的挑戰:1) 設計能夠在復雜動態環境中在不確定性下運行的自主機器人代理，2) 為非常大規模的動態決策問題找到有用的近似解。

深度強化學習(deep reinforcement learning, DRL)方法在經濟學中的普及度呈指數級增長。DRL通過從增強學習(RL)到深度學習(DL)的廣泛功能，為處理復雜的動態業務環境提供了巨大的機會。DRL的特點是可擴展性，有可能應用于高維問題，并結合經濟數據的噪聲和非線性模式。本文首先對DL、RL和深度RL方法在經濟學中不同應用的簡要回顧，提供了對現有技術的深入了解。此外，為了突出DRL的復雜性、魯棒性、準確性、性能、計算任務、風險約束和盈利能力，還研究了DRL在經濟應用中的體系結構。調查結果表明，與傳統算法相比，DRL在面臨風險參數和不確定性不斷增加的現實經濟問題時，可以提供更好的性能和更高的精度。

【簡介】隨著深度表示學習的發展，強化學習（RL）已經成為了一個強大的學習框架，其可以在高維度空間中學習復雜的規則。這篇綜述總結了深度強化學習（DRL）算法，提供了采用強化學習的自動駕駛任務的分類方法，重點介紹了算法上的關鍵挑戰和在現實世界中將強化學習部署在自動駕駛方面的作用，以及最終評估，測試和加強強化學習和模仿學習健壯性的現有解決方案。

論文鏈接： //arxiv.org/abs/2002.00444

介紹：

自動駕駛(AD)系統由多個感知級任務組成，由于采用了深度學習架構，這些任務現在已經達到了很高的精度。除了感知任務之外，自主駕駛系統還包含多個其他任務，傳統的監督學習方法已經不再適用。首先，當對agent行為的預測發生變化時，從自動駕駛agent所處的環境中接收到的未來傳感器觀察到的結果，例如獲取市區最佳駕駛速度的任務。其次，監督信號（如碰撞時間（TTC），相對于agent最佳軌跡的側向誤差）表示agent的動態變化以及環境中的不確定性。這些問題都需要定義隨機損失函數來使其最大化。最后，agent需要學習當前環境新的配置參數，預測其所處的環境中每一時刻的最優決策。這表明在觀察agent和其所處環境的情況下，一個高維度的空間能夠給出大量唯一的配置參數。在這些場景中，我們的目標是解決一個連續決策的問題。在這篇綜述中，我們將介紹強化學習的概念，強化學習是一種很有前景的解決方案和任務分類方法，特別是在驅動策略、預測感知、路徑規劃以及低層控制器設計等領域。我們還重點回顧了強化學習在自動駕駛領域當中各種現實的應用。最后，我們通過闡述應用當前諸如模仿學習和Q學習等強化學習算法時所面臨的算力挑戰和風險來激勵使用者對強化學習作出改進。

章節目錄：

section2: 介紹一個典型的自動駕駛系統及其各個組件。

section3: 對深度強化學習進行介紹，并簡要討論關鍵概念。

section4: 探討在強化學習基本框架上對其進行更深層次，更加復雜的擴展。

section5: 對強化學習用于自動駕駛領域的所面臨的問題提供一個概述。

section6: 介紹將強化學習部署到真實世界自動駕駛系統中所面臨的挑戰。

section7: 總結

論文題目

視頻游戲中深度強化學習的研究綜述，A Survey of Deep Reinforcement Learning in Video

論文摘要

摘要深度強化學習（DRL）自提出以來取得了很大的成就。通常，DRL代理在每個步驟都接收高維輸入，并根據基于深度神經網絡的策略進行操作。這種學習機制通過端到端的方法更新策略以最大化回報。本文綜述了DRL方法的研究進展，包括基于價值的方法、基于策略梯度的方法和基于模型的方法，比較了它們的主要技術和性能，并指出DRL在智能游戲中的重要作用。我們還回顧了DRL在各種電子游戲中的成就，包括經典的街機游戲、第一人稱視角游戲和多智能體實時戰略游戲，從2D到3D，從單智能體到多智能體，大量帶有DRL的電子游戲AIs都取得了超人的性能，在這個領域還有一些挑戰。因此，我們還討論了將DRL方法應用于該領域的一些關鍵點，包括探索性開發、樣本效率、泛化和遷移、多智能體學習、不完全信息和延遲備用研究，以及一些研究方向。

論文作者

Kun Shao, Zhentao Tang, Yuanheng Zhu,IEEE成員。Nannan Li, Dongbin Zhao，IEEE資深會員。

題目： Understanding Deep Learning Techniques for Image Segmentation

簡介： 機器學習已被大量基于深度學習的方法所淹沒。各種類型的深度神經網絡（例如卷積神經網絡，遞歸網絡，對抗網絡，自動編碼器等）有效地解決了許多具有挑戰性的計算機視覺任務，例如在不受限制的環境中對對象進行檢測，定位，識別和分割。盡管有很多關于對象檢測或識別領域的分析研究，但相對于圖像分割技術，出現了許多新的深度學習技術。本文從分析的角度探討了圖像分割的各種深度學習技術。這項工作的主要目的是提供對圖像分割領域做出重大貢獻的主要技術的直觀理解。從一些傳統的圖像分割方法開始，本文進一步描述了深度學習對圖像分割域的影響。此后，大多數主要的分割算法已按照專用于其獨特貢獻的段落進行了邏輯分類。