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摘要： 推薦系統致力于從海量數據中為用戶尋找并自動推薦有價值的信息和服務,可有效解決信息過載問題,成為大數據時代一種重要的信息技術。但推薦系統的數據稀疏性、冷啟動和可解釋性等問題,仍是制約推薦系統廣泛應用的關鍵技術難點。強化學習是一種交互學習技術,該方法通過與用戶交互并獲得反饋來實時捕捉其興趣漂移,從而動態地建模用戶偏好,可以較好地解決傳統推薦系統面臨的經典關鍵問題。強化學習已成為近年來推薦系統領域的研究熱點。文中從綜述的角度,首先在簡要回顧推薦系統和強化學習的基礎上,分析了強化學習對推薦系統的提升思路,對近年來基于強化學習的推薦研究進行了梳理與總結,并分別對傳統強化學習推薦和深度強化學習推薦的研究情況進行總結;在此基礎上,重點總結了近年來強化學習推薦研究的若干前沿,以及其應用研究情況。最后,對強化學習在推薦系統中應用的未來發展趨勢進行分析與展望。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210200085

【論文標題】多智能體深度強化學習：綜述Multi-agent deep reinforcement learning: a survey

【作者團隊】Sven Gronauer, Klaus Diepold

【論文鏈接】//link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10462-021-09996-w.pdf

【推薦理由】強化學習的進步已記錄了各個領域的卓越成就。盡管在此過程中，多智能體領域已被其單智能體領域所遮蓋，但多智能體強化學習獲得了快速發展的動力，最新成果解決了現實世界中的復雜性問題。本文概述了多智能體深度強化學習領域的最新發展。主要關注近年來的文獻，這些文獻結合了深度強化學習方法和多智能體方案。主要內容分為三個部分。首先，分析了用于訓練多個特工的訓練方案的結構。第二，考慮了合作，競爭和混合場景中代理行為的新興模式。第三，系統地枚舉了多代理領域中唯一出現的挑戰，并回顧了用于應對這些挑戰的方法。本文討論了研究進展，確定趨勢并概述了該研究領域未來工作的可能方向。

近年來,深度強化學習的取得了飛速發展,為了提高深度強化學習處理高維狀態空間或動態復雜環境的能力,研究者將記憶增強型神經網絡引入到深度強化學習,并提出了不同的記憶增強型深度強化學習算法,記憶增強型深度強化學習已成為當前的研究熱點.本文根據記憶增強型神經網絡類型,將記憶增強型深度強化學習分為了4類:基于經驗回放的深度強化學習、基于記憶網絡的深度強化學習算法、基于情景記憶的深度強化學習算法、基于可微分計算機的深度強化學習.同時,系統性地總結和分析了記憶增強型深度強化學習的一系列研究成果存在的優勢和不足.另外,給出了深度強化學習常用的訓練環境.最后,對記憶增強型深度強化學習進行了展望,指出了未來研究方向.

//xwxt.sict.ac.cn/CN/volumn/current_abs.shtml#

強化學習(ReinforcementLearning,RL)作為機器學習領域中與監督學習、無監督學習并列的第三種學習范式,通過與 環境進行交互來學習,最終將累積收益最大化.常用的強化學習算法分為模型化強化學習(ModelＧbasedReinforcementLearＧ ning)和無模型強化學習(ModelＧfreeReinforcementLearning).模型化強化學習需要根據真實環境的狀態轉移數據來預定義 環境動態模型,隨后在通過環境動態模型進行策略學習的過程中無須再與環境進行交互.在無模型強化學習中,智能體通過與 環境進行實時交互來學習最優策略,該方法在實際任務中具有更好的通用性,因此應用范圍更廣.文中對無模型強化學習的最 新研究進展與發展動態進行了綜述.首先介紹了強化學習、模型化強化學習和無模型強化學習的基礎理論;然后基于價值函數 和策略函數歸納總結了無模型強化學習的經典算法及各自的優缺點;最后概述了無模型強化學習在游戲 AI、化學材料設計、自 然語言處理和機器人控制領域的最新研究現狀,并對無模型強化學習的未來發展趨勢進行了展望.

深度強化學習主要被用來處理感知-決策問題，已經成為人工智能領域重要的研究分支。概述了基于值函數和策略梯度的兩類深度強化學習算法，詳細闡述了深度Q網絡、深度策略梯度及相關改進算法的原理，并綜述了深度強化學習在視頻游戲、導航、多智能體協作以及推薦系統等領域的應用研究進展。最后，對深度強化學習的算法和應用進行展望，針對一些未來的研究方向和研究熱點給出了建議。

摘要

本文綜述了遷移學習在強化學習問題設置中的應用。RL已經成為序列決策問題的關鍵的解決方案。隨著RL在各個領域的快速發展。包括機器人技術和游戲，遷移學習是通過利用和遷移外部專業知識來促進學習過程來幫助RL的一項重要技術。在這篇綜述中，我們回顧了在RL領域中遷移學習的中心問題，提供了一個最先進技術的系統分類。我們分析他們的目標，方法，應用，以及在RL框架下這些遷移學習技術將是可接近的。本文從RL的角度探討了遷移學習與其他相關話題的關系，并探討了RL遷移學習的潛在挑戰和未來發展方向。

關鍵詞：遷移學習，強化學習，綜述，機器學習

介紹

強化學習(RL)被認為是解決連續決策任務的一種有效方法，在這種方法中，學習主體通過與環境相互作用，通過[1]來提高其性能。源于控制論并在計算機科學領域蓬勃發展的RL已被廣泛應用于學術界和工業界，以解決以前難以解決的任務。此外，隨著深度學習的快速發展，應用深度學習服務于學習任務的集成框架在近年來得到了廣泛的研究和發展。DL和RL的組合結構稱為深度強化學習[2](Deep Reinforcement Learning, DRL)。

DRL在機器人控制[3]、[4]、玩[5]游戲等領域取得了巨大的成功。在醫療保健系統[6]、電網[7]、智能交通系統[8]、[9]等領域也具有廣闊的應用前景。

在這些快速發展的同時，DRL也面臨著挑戰。在許多強化學習應用中，環境模型通常是未知的，只有收集到足夠的交互經驗，agent才能利用其對環境的知識來改進其性能。由于環境反饋的部分可觀察性、稀疏性或延遲性以及高維觀察和/或行動空間等問題，學習主體在沒有利用任何先驗知識的情況下尋找好的策略是非常耗時的。因此，遷移學習作為一種利用外部專業知識來加速學習過程的技術，在強化學習中成為一個重要的課題。

在監督學習(SL)領域[10]中，TL得到了廣泛的研究。與SL場景相比，由于MDP環境中涉及的組件更多，RL中的TL(尤其是DRL中的TL)通常更復雜。MDP的組件(知識來自何處)可能與知識轉移到何處不同。此外，專家知識也可以采取不同的形式，以不同的方式轉移，特別是在深度神經網絡的幫助下。隨著DRL的快速發展，以前總結用于RL的TL方法的努力沒有包括DRL的最新發展。注意到所有這些不同的角度和可能性，我們全面總結了在深度強化學習(TL in DRL)領域遷移學習的最新進展。我們將把它們分成不同的子主題，回顧每個主題的理論和應用，并找出它們之間的聯系。

本綜述的其余部分組織如下:在第2節中，我們介紹了強化學習的背景，關鍵的DRL算法，并帶來了這篇綜述中使用的重要術語。我們還簡要介紹了與TL不同但又緊密相關的相關研究領域(第2.3節)。

在第3節中，我們采用多種視角來評價TL方法，提供了對這些方法進行分類的不同方法(第3.1節)，討論了遷移源和目標之間的潛在差異(第3.2節)，并總結了評價TL有效性的常用指標(第3.3節)。

第4節詳細說明了DRL領域中最新的TL方法。特別是，所討論的內容主要是按照遷移知識的形式組織的，如成型的獎勵(4.1節)、先前的演示(4.2節)、專家策略(4.3節)，或者按照轉移發生的方式組織的，如任務間映射(4.4節)、學習可轉移表示(4.5節和4.6節)等。我們在第5節討論了TL在DRL中的應用，并在第6節提供了一些值得研究的未來展望。

目前諸多模式識別任務的識別精度獲得不斷提升，在一些任務上甚至超越了人的水平。單從識別精度的角度來看，模式識別似乎已經是一個被解決了的問題。然而，高精度的模式識別系統在實際應用中依舊會出現不穩定和不可靠的現象。因此，開放環境下的魯棒性成為制約模式識別技術發展的新瓶頸。實際上，在大部分模式識別模型和算法背后蘊含著三個基礎假設：封閉世界假設、獨立同分布假設、以及大數據假設。這三個假設直接或間接影響了模式識別系統的魯棒性，并且是造成機器智能和人類智能之間差異的主要原因。本文簡要論述如何通過打破三個基礎假設來提升模式識別系統的魯棒性。

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。