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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。

題目： A Game Theoretic Framework for Model Based Reinforcement Learning

摘要： 基于模型的強化學習(MBRL)最近獲得了極大的興趣，因為它具有潛在的樣本效率和合并非策略數據的能力。然而，使用富函數逼近器設計穩定、高效的MBRL算法仍然具有挑戰性。為了從抽象的角度揭示MBRL的實際挑戰并簡化算法設計，我們開發了一個新的框架，將MBRL描述為:(1)一個策略參與者，它試圖在學習模型下最大化回報;(2)一個模型player，它試圖與策略player收集的真實數據相匹配。在算法開發方面，我們構造了一個雙方參與的Stackelberg博弈，并證明了它可以用近似的雙層優化來解決。這就產生了兩種自然的MBRL算法，基于這兩種算法，玩家被選擇為Stackelberg游戲的領導者。它們一起封裝、統一和泛化了許多以前的MBRL算法。此外，我們的框架是一致的，并提供了一個明確的基礎啟發式已知是重要的實踐，從以往的工作。最后，通過實驗驗證了所提出的算法具有較高的樣本效率，匹配無模型策略梯度的漸近性能，并能擴展到靈巧手操作等高維任務。

題目

深度殘差強化學習，Deep Residual Reinforcement Learning

關鍵字

強化學習，殘差算法，機器學習

簡介

我們在無模型和基于模型的強化學習設置中重新研究殘差算法。 我們建議使用雙向目標網絡技術來穩定殘差算法，從而產生DDPG的殘差版本，該版本明顯優于DeepMind Control Suite基準測試中的原始DDPG。 此外，我們發現殘差算法是解決基于模型的規劃中分布不匹配問題的有效方法。 與現有的TD（k）方法相比，我們的基于殘差的方法對模型的假設更弱，并且性能提升更大。

作者

Shangtong Zhang, Wendelin Boehmer, Shimon Whiteson，來自牛津大學

強化學習（RL）研究的是當環境（即動力和回報）最初未知，但可以通過直接交互學習時的順序決策問題。RL算法最近在許多問題上取得了令人印象深刻的成果，包括游戲和機器人。 然而，大多數最新的RL算法需要大量的數據來學習一個令人滿意的策略，并且不能用于樣本昂貴和/或無法進行長時間模擬的領域（例如，人機交互）。朝著更具樣本效率的算法邁進的一個基本步驟是，設計適當平衡環境探索、收集有用信息的方法，以及利用所學策略收集盡可能多的回報的方法。

本教程的目的是讓您認識到探索性開發困境對于提高現代RL算法的樣本效率的重要性。本教程將向觀眾提供主要算法原理（特別是，面對不確定性和后驗抽樣時的樂觀主義）、精確情況下的理論保證（即表格RL）及其在更復雜環境中的應用，包括參數化MDP、線性二次控制，以及它們與深度學習架構的集成。本教程應提供足夠的理論和算法背景，以使AI和RL的研究人員在現有的RL算法中集成探索原理，并設計新穎的樣本高效的RL方法，能夠處理復雜的應用，例如人機交互（例如，會話代理），醫學應用（例如，藥物優化）和廣告（例如，營銷中的終身價值優化）。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。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization

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。

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。

報告主題： Reinforcement Learning

報告簡介： 強化學習是智能體（Agent）以“試錯”的方式進行學習，通過與環境進行交互獲得的獎賞指導行為，目標是使智能體獲得最大的獎賞，強化學習不同于連接主義學習中的監督學習，主要表現在強化信號上，強化學習中由環境提供的強化信號是對產生動作的好壞作一種評價(通常為標量信號)，而不是告訴強化學習系統RLS(reinforcement learning system)如何去產生正確的動作。由于外部環境提供的信息很少，RLS必須靠自身的經歷進行學習。通過這種方式，RLS在行動-評價的環境中獲得知識，改進行動方案以適應環境。其基本原理是：如果Agent的某個行為策略導致環境正的獎賞(強化信號)，那么Agent以后產生這個行為策略的趨勢便會加強。Agent的目標是在每個離散狀態發現最優策略以使期望的折扣獎賞和最大。Nando教授將從強化學習的基礎入手，并結合強化學習的應用展開介紹。

嘉賓介紹： Nando曾在加州大學伯克利分校（UC Berkeley）從事人工智能工作，并于2001年成為加拿大不列顛哥倫比亞大學的教授，隨后于2013年成為英國牛津大學的教授。2017年，他全職加入DeepMind，擔任首席科學家，以幫助他們解決智力問題，使子孫后代可以過上更好的生活。 Nando還是加拿大高級研究所的資深研究員，并曾獲得多個學術獎項。

主題: Safe and Fair Machine Learning

簡介：

在這個演講將討論一些我們的未來的工作在一個新的框架設計的機器學習算法,內容包括：1)使得算法的用戶更容易定義他們認為是不受歡迎的行為(例如,他們認為是不公平的,不安全,或者成本)；2)提供了一個高信任度保證它不會產生一個解決方案,展示了用戶定義的不受歡迎的行為。

作者簡介：

Philip Thomas是馬薩諸塞大學安姆斯特分校信息與計算機科學學院助理教授，自主學習實驗室聯合主任。之前是卡內基·梅隆大學(CMU)的博士后，2015年，在馬薩諸塞州立大學阿默斯特分校(UMass Amherst)獲得了計算機科學博士學位。主要研究如何確保人工智能(AI)系統的安全性，重點是確保機器學習(ML)算法的安全性和公平性以及創建安全和實用的強化學習(RL)算法。

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