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題目： Online Deep Clustering for Unsupervised Representation Learning

摘要：

聯合聚類和特征學習方法在無監督表示學習中表現出了顯著的效果。但是，特征聚類和網絡參數更新訓練計劃的交替導致視覺表征學習的不穩定。為了克服這個挑戰，我們提出在線深度集群(ODC)，它可以同時執行集群和網絡更新，而不是交替進行。關鍵見解是，聚類中心應該穩步發展，以保持分類器的穩定更新。具體來說，設計和維護了兩個動態內存模塊，即樣本記憶用于存儲樣本標簽和特征，中心記憶用于中心進化。我們將全局聚類分解為穩定的內存更新和成批的標簽重新分配。該過程被集成到網絡更新迭代中。通過這種方式，標簽和網絡齊頭并進，而不是交替發展。大量的實驗表明，ODC能夠穩定訓練過程，有效地提高訓練性能。

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。

主題： Comprehensive Review of Deep Reinforcement Learning Methods and Applicationsin Economic

摘要： 深度強化學習（DRL）方法在經濟學中的應用已成倍增加。 DRL通過從強化學習（RL）和深度學習（DL）的廣泛功能來處理復雜的動態業務環境提供了廣闊的機遇。 DRL的特點是可伸縮性，它有可能結合經濟數據的噪聲和非線性模式應用于高維問題。在這項工作中，我們首先考慮對經濟學中各種應用中的DL，RL和深層RL方法進行簡要回顧，以提供對最新技術水平的深入了解。此外，研究了應用于經濟應用的DRL體系結構，以突出其復雜性，魯棒性，準確性，性能，計算任務，風險約束和獲利能力。調查結果表明，與傳統算法相比，DRL可以提供更好的性能和更高的精度，同時在存在風險參數和不確定性不斷增加的情況下面臨實際的經濟問題。

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

醫療機器人已經證明了操作經皮器械進入軟組織解剖的能力，同時工作超越人類感知和靈活性的極限。機器人技術進一步提供了在資源有限的情況下以最少的監督完成關鍵任務的自主性。在這里，我們提出了一種便攜式機器人設備，能夠將針頭和導管引入可變形的組織，如血管，以自主地抽血或輸送液體。機器人插管是由一系列深度卷積神經網絡的預測驅動的，這些神經網絡從多模態圖像序列中編碼時空信息來指導實時伺服。通過對志愿者的成像和機器人跟蹤研究，我們證明了該設備在存在解剖變異和運動的情況下，對周圍血管進行分割、分類、定位和跟蹤的能力。然后，我們評估了機器人在幻肢和動物模型中難以獲得血管的性能，并表明，與訓練有素的操作員手工插管相比，該設備可以提高成功率和操作時間，特別是在具有挑戰性的生理條件下。這些結果表明，自主系統有可能在復雜的視覺運動任務上超越人類，并展示了將這些能力轉化為臨床應用的一個步驟。

題目： Gradient Surgery for Multi-Task Learning

摘要： 雖然深度學習和深度強化學習（RL）系統在圖像分類、游戲和機器人控制等領域取得了令人印象深刻的成果，但數據效率仍然是一個重大挑戰。多任務學習是一種很有前途的跨任務共享結構的學習方法。然而，多任務設置帶來了許多優化挑戰，與獨立學習任務相比，很難實現大的效率提升。與單任務學習相比，多任務學習之所以具有如此大的挑戰性，其原因還不完全清楚。在這項工作中，我們確定了多任務優化環境中導致有害梯度干擾的三個條件，并開發了一種簡單而通用的方法來避免任務梯度之間的這種干擾。我們提出一種梯度手術的形式，將一個任務的梯度投影到任何其他具有沖突梯度的任務的梯度的法平面上。在一系列具有挑戰性的多任務監督和多任務RL問題上，該方法在效率和性能上都有顯著提高。此外，它與模型無關，可以與先前提出的多任務體系結構相結合以提高性能。

作者簡介： Tianhe Yu，加州大學伯克利分校研究助理。官方主頁：//tianheyu927.github.io/等

論文題目：Acquiring Diverse Robot Skills via Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning

作者：Tuomas Haarnoja

導師：Pieter Abbeel and Sergey Levine

網址：
//www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2018/EECS-2018-176.html

論文摘要：

在本文中，我們研究了最大熵框架如何提供有效的深度強化學習(deep reinforcement learning, deep RL)算法，以連貫性地解決任務并有效地進行樣本抽取。這個框架有幾個有趣的特性。首先，最優策略是隨機的，改進了搜索，防止了收斂到局部最優，特別是當目標是多模態的時候。其次，熵項提供了正則化，與確定性方法相比，具有更強的一致性和魯棒性。第三，最大熵策略是可組合的，即可以組合兩個或兩個以上的策略，并且所得到的策略對于組成任務獎勵的總和是近似最優的。第四，最大熵RL作為概率推理的觀點為構建能夠解決復雜和稀疏獎勵任務的分層策略提供了基礎。在第一部分中,我們將在此基礎上設計新的算法框架,從soft Q學習的學習表現力好的能量策略、對于 sodt actor-critic提供簡單和方便的方法,到溫度自動調整策略, 幾乎不需要hyperparameter調優,這是最重要的一個實際應用的調優hyperparameters可以非常昂貴。在第二部分中，我們將討論由最大熵策略固有的隨機特性所支持的擴展，包括組合性和層次學習。我們將演示所提出的算法在模擬和現實機器人操作和移動任務中的有效性。

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