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主題： Representations for Stable Off-Policy Reinforcement Learning

摘要： 具有函數逼近的強化學習可能不穩定，甚至會產生分歧，尤其是與非策略學習和Bellman更新結合使用時。在深度強化學習中，這些問題已通過調整和規范化表示形式（特別是輔助任務）以經驗方式得到處理。這表明表示學習可以提供一種保證穩定性的方法。在本文中，我們正式表明，即使在學習非策略時，確實存在非平凡的狀態表示形式，規范的TD算法是穩定的。我們沿著三個軸分析基于策略過渡矩陣（例如原型值函數）的表示學習方案：逼近誤差，穩定性和易于估計性。在最一般的情況下，我們表明Schur基提供了收斂性保證，但是很難從樣本中進行估計。對于固定的獎勵函數，我們發現相應Krylov子空間的正交基礎是更好的選擇。我們通過經驗證明，可以使用隨機梯度下降學習這些穩定的表示，從而為使用深度網絡進行表示學習的改進技術打開了大門。

題目： Multi-view Knowledge Graph Embedding for Entity Alignment

摘要： 我們研究了知識圖譜之間基于嵌入的實體對齊問題。之前的研究主要集中在實體的關系結構上。有些還進一步合并了另一種類型的特性，比如屬性，以進行細化。然而，大量的實體特征尚未被探索或沒有被平等地放在一起處理，這損害了基于嵌入的實體對齊的準確性和魯棒性。在本文中，我們提出了一個新的框架，統一實體的多個視圖來學習嵌入來實現實體對齊。具體來說，我們根據實體名稱、關系和屬性的視圖嵌入實體，并使用幾種組合策略。此外，我們設計了一些跨KG推理方法來增強兩個KG之間的對齊。我們在真實數據集上的實驗表明，所提出的框架顯著優于目前最先進的基于嵌入的實體對齊方法。所選擇的視圖、跨KG推理和組合策略都有助于性能的提高。

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。

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