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強化學習(RL)使智能體能夠通過動態環境中的交互學習最佳決策。深度學習和強化學習的最新進展使得智能體在各個領域都取得了前所未有的成功，并在許多任務中取得了超人的表現。RL和深度學習影響了當今學術界和工業的幾乎所有領域，將它們應用于信息檢索(IR)的興趣越來越大。像谷歌和阿里巴巴這樣的公司已經開始使用基于強化學習的搜索和推薦引擎來個性化他們的服務，并在他們的生態系統中增強用戶體驗。

目前學習RL的在線資源要么專注于理論，犧牲了實踐，要么局限于實踐，缺乏足夠的直覺和理論背景。這個全天的教程是為信息檢索研究人員和實踐者精心定制的，以獲得最流行的RL方法的理論知識和實踐經驗，使用PyTorch和Python Jupyter 筆記本谷歌Colab。我們的目的是讓參加者具備RL的應用知識，幫助他們更好地了解有關RL的最新IR出版物，并使他們能夠使用RL解決自己的IR問題。

我們的教程不需要任何關于該主題的知識，并從基本概念和算法開始，如馬爾科夫決策過程，探索與利用，Q-學習，決策梯度和Actor-Critic算法。我們特別關注強化學習和深度學習的結合，使用深度Q-Network (DQN)等算法。最后，我們描述了如何利用這些技術來解決代表性的IR問題，如“學習排序”，并討論了最近的發展以及對未來研究的展望。

目錄內容： RL Basics and Tabular Q-Learning Deep Q-Network (DQN) 1/2 (presentation) Deep Q-Network (DQN) 2/2 (hands-on) IR Applications using DQN Policy Gradient (REINFORCE) IR Applications using REINFORCE Actor Critic Outlook

哥倫比亞大學Elias Bareinboim副教授ICML 2020教程《因果強化學習》！

因果推理提供了一套工具和原則，允許人們結合數據和環境的結構不變性來推理反事實性質的問題。如果現實不是這樣，會發生什么呢? 即使想象中的現實沒有數據可用。強化學習關心的是在交互和不確定的環境中有效地找到一個優化特定功能的策略(例如，獎勵，后悔)。這兩個學科是獨立發展的，它們之間幾乎沒有相互作用。然而，在現實中，它們對同一個構建塊的不同方面進行操作，這使得他們緊密相連。

在本教程中，我們將基于這一觀察結果引入統一的處理方法，并將這兩個學科置于相同的概念和理論框架下。我們表明，當這一聯系完全建立時，就會出現許多自然的和普遍的學習問題，而這不能單獨從任何一個學科中看到。特別地，我們將討論廣義策略學習(在線、非策略和做微積分學習的組合)、何時何地干預、反事實決策(自由意志、自主、人與人工智能協作)、策略通用性和因果模仿學習等等。這種新的理解導致了對什么是反事實學習的更廣泛的觀點，并暗示了因果關系和強化學習并行研究的巨大潛力。我們稱這種新的研究為“因果強化學習”(簡稱CRL)。

地址：

//crl.causalai.net/

【導讀】來自加州大學圣地亞哥分校《計算機視覺中的領域自適應》中生成式對抗網絡GAN介紹

人類的視覺系統證明，用極少的樣本就可以學習新的類別;人類不需要一百萬個樣本就能學會區分野外的有毒蘑菇和可食用蘑菇。可以說，這種能力來自于看到了數百萬個其他類別，并將學習到的表現形式轉化為新的類別。本報告將正式介紹機器學習與熱力學之間的聯系，以描述遷移學習中學習表征的質量。我們將討論諸如速率、畸變和分類損失等信息理論泛函如何位于一個凸的，所謂的平衡曲面上。我們規定了在約束條件下穿越該表面的動態過程，例如，一個調制速率和失真以保持分類損失不變的等分類過程。我們將演示這些過程如何完全控制從源數據集到目標數據集的傳輸，并保證最終模型的性能。

【導讀】一份簡明博弈論教程

這本全面的教科書向讀者介紹了博弈論的主要思想和應用，以一種結合了嚴謹性和可達性的風格。Steven Tadelis從對理性決策的簡明描述開始，接著討論了具有完全信息的策略性和廣泛的形式博弈、貝葉斯博弈和具有不完全信息的廣泛的形式博弈。他涵蓋了一系列的主題，包括多階段重復博弈、討價還價理論、拍賣、尋租博弈、機制設計、信號博弈、信譽構建和信息傳遞博弈。與其他博弈論書籍不同，這本書從理性的概念開始，通過諸如主導策略和理性化等概念，探討其對多人決策問題的影響。只有這樣，它才提出了納什均衡及其導數的問題。

《博弈論》是高等本科和研究生的理想教材。在整個過程中，概念和方法是解釋使用真實世界的例子支持精確的分析材料。這本書有許多重要的應用經濟學和政治學，以及大量的練習，集中在如何正式的非正式情況，然后分析他們。

介紹博弈論的核心思想和應用 包含靜態和動態博弈，包含完整和不完整的信息 提供各種各樣的例子、應用程序和練習 主題包括重復博弈、討價還價、拍賣、信號、聲譽和信息傳輸 適合本科及研究生 為教師提供完整的解決方案，為學生提供精選的解決方案

題目主題： Solving Games With Complex Strategy Spaces

簡介： 計算博弈論的一個中心問題是對給定游戲描述的博弈理論解概念進行計算。 在許多實際的多代理域中，包括基礎結構安全性，環境保護，電子商務和網絡路由，每個代理都需要做出由多個組件組成的復雜決策，例如選擇網絡中的路徑，選擇子集。 保護/攻擊目標，為每個巡邏單位執行巡邏路線，多次競標或在連續區域采取行動。 最終的策略空間可能由指數數量甚至是無限數量的純策略組成，因此標標準形式表示及其相關算法存在不足。 本教程將總結具有復雜策略空間的游戲開發高效算法的最新進展，包括使用邊際概率，用于表示和求解具有結構化策略空間的游戲的通用框架，以及使用可區分學習和（多主體）深度強化學習。 我們將涵蓋從基礎架構安全到環境和野生動植物保護的應用領域。

作者介紹： Hau Chan，林肯大學計算機科學與工程系助理教授，電子郵件：。 Chan博士曾在多代理系統和經濟的交叉領域工作。他早期的工作重點是應用圖形游戲來建模和研究相互依賴的安全域（例如，安全投資決策）。他最近正在進行的工作是關于一款具有復雜策略空間的游戲。 他在AAMAS 2019上提供了有關計算游戲理論主題的教程。

Fei Fang，卡內基梅隆大學計算機科學學院助理教授，電子郵件：。 方博士在多智能體系統上工作了七年多，專注于將博弈論和機器學習與應用程序集成到安全性，可持續性和移動性領域。她在綠色安全游戲和PAWS（野生生物安全保護助手）方面的工作在國際人工智能聯合會議（IJCAI'15）上獲得了計算可持續性軌道方面的杰出論文獎，并在人工智能創新應用中獲得了創新應用獎。 她提供了有關計算游戲理論主題的教程，包括AAMAS 2019計算游戲理論教程，IJCAI 2018游戲理論和安全性機器學習教程，AAMAS 2018 AI促進社會公益教程以及ACM-EC 2017關于進步的教程安全與隱私的博弈論。