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盡管深度學習在圖像分類、語音識別和游戲等有監督和強化學習問題上取得了顯著的成功，但這些模型在很大程度上是專門用于訓練它們的單一任務的。本課程將涵蓋需要解決多個任務的環境，并研究如何利用多個任務產生的結構來更有效地學習。

這包括:
 以目標為條件的強化學習技術，它利用所提供的目標空間的結構來快速地學習多個任務; 元學習方法旨在學習可以快速學習新任務的高效學習算法; 課程和終身學習，其中問題需要學習一系列任務，并利用它們的共享結構來實現知識轉移。

這是一門研究生水平的課程。在課程結束時，學生將能夠理解和實施最先進的多任務學習和元學習算法，并準備對這些主題進行研究。

課程鏈接：

//cs330.stanford.edu/

【導讀】本文為大家帶來了一份斯坦福大學的最新課程CS330——深度多任務和元學習，主講人是斯坦福大學Chelsea Finn，她是斯坦福大學計算機科學與電氣工程系的助理教授，元學習大牛。

她的博士論文——基于梯度的元學習（Learning to Learn with Gradients）很值得一讀，該論文系統性地闡述了Meta Learning以及她提出的MAML的方法和相關改進。作者從Meta Learning問題出發，然后提出了MAML理論，再進行一系列基于該理論的應用嘗試。

盡管深度學習在圖像分類、語音識別和游戲等有監督和強化學習問題上取得了顯著的成功，但這些模型在很大程度上是專門用于訓練它們的單一任務的。本課程將涵蓋需要解決多個任務的環境，并研究如何利用多個任務產生的結構來更有效地學習。

介紹

盡管深度學習在圖像分類、語音識別和游戲等有監督和強化學習問題上取得了顯著的成功，但這些模型在很大程度上是專門用于訓練它們的單一任務的。本課程將涵蓋需要解決多個任務的環境，并研究如何利用多個任務產生的結構來更有效地學習。

**這包括: ** 以目標為條件的強化學習技術，它利用所提供的目標空間的結構來快速地學習多個任務; 元學習方法旨在學習可以快速學習新任務的高效學習算法; 課程和終身學習，其中問題需要學習一系列任務，并利用它們的共享結構來實現知識轉移。

這是一門研究生水平的課程。在課程結束時，學生將能夠理解和實施最先進的多任務學習和元學習算法，并準備對這些主題進行研究。

課程鏈接： //cs330.stanford.edu/

課程安排

課程安排

01: 課程介紹，問題定義，應用（Course introduction, problem definitions, applications） 02：有監督的多任務學習，黑盒元學習(Supervised multi-task learning, black-box meta-learning) 03：TensorFlow教程(TensorFlow tutorial) 04：基于優化的元學習(Optimization-based meta-learning) 05：通過度量學習進行少量學習(Few-shot learning via metric learning) 06：貝葉斯元學習(Bayesian meta-learning) 07：強化學習入門，多任務RL，目標條件RL(Renforcement learning primer, multi-task RL, goal-conditioned RL) 08：Meta-RL，學習探索(Meta-RL, learning to explore) 09：用于多任務學習的基于模型的RL，基于元模型的RL(Model-based RL for multi-task learning, meta model-based RL) 10：終身學習：問題陳述，前后遷移(Lifelong learning: problem statement, forward & backward transfer) 11：前沿: 記憶，無監督元學習，開放性問題(Frontiers: Memorization, unsupervised meta-learning, open problems)

現代人工智能(AI)系統通常需要在一個未知的、不確定的、可能敵對的環境中，通過積極地與環境交互來收集相關數據，從而做出連續的決策。強化學習(RL)是一個通用框架，可以捕獲交互式學習設置，并已被用于設計智能代理，以實現超人水平的表現，在具有挑戰性的任務，如圍棋，電腦游戲，機器人操作。

這門研究生水平的課程著重于強化學習的理論和算法基礎。本課程的四個主題為: (1)可證明有效的探索; (2)策略優化(特別是策略梯度); (3)控制; (4)模仿學習。

通過本課程，學生將能夠理解經典的和最新的可證明正確的RL算法及其分析。學生將能夠對與RL相關的課題進行研究。

CS391R: Robot Learning

機器人和自動系統在現代經濟中扮演著重要的角色。定制機器人極大地提高了生產率、操作安全性和產品質量。然而，這些機器人通常是在良好控制的環境中為特定任務編程，而不能在現實世界中執行不同的任務。我們怎樣才能把機器人從受約束的環境中帶到我們的日常生活中，作為我們的伴侶和助手來幫助我們完成各種現實生活中的任務?它要求一種新型的通用自主機器人，機器人通過感知來理解世界，并據此做出明智的決策。本課程研究了作為智能代理的自主機器人的現代機器學習和人工智能算法。它涵蓋了圍繞以下原則和技術的高級主題:1) 機器人如何從原始的感官數據感知非結構化的環境，2)機器人如何根據其感知做出決策，3)機器人如何在物理世界中主動地、持續地學習和適應。

//www.cs.utexas.edu/~yukez/cs391r_fall2020/index.html

課程目錄：

• Introduction: Towards General-Purpose Robot Autonomy
• Overview of Robot Perception
• Object Detection
• 3D Data Processing
• Representation Learning I: Priors
• Representation Learning II: Motions
• Multimodal Perception
• Recursive State Estimation
• Pose Estimation
• Visual Tracking
• Active Perception
• Overview of Robot Decision Making
• Model-free Reinforcement Learning
• Model-based Reinforcement Learning
• Imitation as Supervised Learning
• Inverse Reinforcement Learning
• Adversarial Imitation Learning
• Learning to Learn I: Meta-Learning
• Learning to Learn II: Lifelong Learning
• Compositionality II: Task and Motion
• Causal Reasoning
• Simulation-Reality Gap
• Data-driven Grasping
• Building Robotic Systems
• Conclusion: Open Questions in Robot Learning

機器人研究的一個長期目標是創建能夠從零開始自動學習復雜控制策略的算法。將這種算法應用到機器人上的挑戰之一是表示的選擇。強化學習(RL)算法已經成功地應用于許多不同的機器人任務中，如帶有機器人手臂的cup中的Ball-in-a-Cup任務和各種機器人世界杯機器人足球啟發的領域。然而，RL算法仍然存在訓練時間長、所需訓練數據量大的問題。為狀態空間、行動空間和策略選擇合適的表示可以大大減少所需的訓練時間和所需的訓練數據。

本文主要研究機器人的深度強化學習。具體來說，狀態空間、動作空間和策略表示的選擇如何減少機器人學習任務的訓練時間和樣本復雜度。特別集中注意兩個主要領域: 1)通過張量狀態-動作空間表示 2)多狀態表示的輔助任務學習

第一個領域探索了在環境變化中改進機器人策略遷移的方法。學習策略的成本可能很高，但是如果策略可以在類似的環境中傳輸和重用，那么訓練成本可以平攤。遷移學習是一個被廣泛研究的領域，涉及多種技術。在這篇論文中，我們著重設計一個易于傳輸的表示。我們的方法將狀態空間和動作空間映射為多維張量，設計成當環境中機器人和其他對象的數量變化時保持固定維數。我們還提出了全卷積Q-Network (FCQN)策略表示，這是一種特殊的網絡架構，與張量表示相結合，允許跨環境大小進行零距離傳輸。我們在模擬的單代理和多代理任務上演示了這種方法，靈感來自于RoboCup Small - Size League (SSL)和Atari Breakout的修改版本。我們還表明，在真實世界的傳感器數據和機器人中使用這樣的表示和模擬訓練策略是可能的。

第二個領域考察了一個機器人深度RL狀態表示的優勢如何彌補另一個機器人深度RL狀態表示的劣勢。例如，我們經常想要利用機器人可用的傳感器來學習任務，其中包括像攝像機這樣的高維傳感器。最近的Deep RL算法可以通過圖像進行學習，但是數據的數量對于真實的機器人來說是難以接受的。或者，可以使用任務完成所需的最小集創建狀態。這樣做的好處是:1)減少策略參數的數量，2)刪除不相關的信息。然而，提取這些特征通常會在工程、額外硬件、校準和實驗室之外的脆弱性方面有很大的成本。我們在仿真和現實世界的多個機器人平臺和任務上演示了這一點。我們證明它在模擬的RoboCup小型聯賽(SSL)機器人上工作。我們還演示了這樣的技術允許在真實的硬件上從零開始學習，通過機器人手臂執行一個球在一個杯子的任務。

//www.ri.cmu.edu/publications/robot-deep-reinforcement-learning-tensor-state-action-spaces-and-auxiliary-task-learning-with-multiple-state-representations/

本文為大家帶來了一份斯坦福大學的最新課程CS234——強化學習，主講人是斯坦福大學Emma Brunskill，她是斯坦福大學計算機科學助理教授，任職斯坦福大學人類影響力實驗室、斯坦福人工智能實驗室以及統計機器學習小組，主要研究強化學習。要實現人工智能的夢想和影響，需要能夠學會做出正確決策的自主系統。強化學習是這樣做的一個強有力的范例，它與大量的任務相關，包括機器人、游戲、消費者建模和醫療保健。本課程通過講課、書面作業和編碼作業的結合，學生將精通強化學習的關鍵思想和技術。

1.課程介紹(Description)

要實現人工智能的夢想和影響，需要能夠學會做出正確決策的自主系統。強化學習是這樣做的一個強有力的范例，它與大量的任務相關，包括機器人、游戲、消費者建模和醫療保健。本課程將為強化學習領域提供扎實的介紹，學生將學習包括通用化和探索在內的核心挑戰和方法。通過講課、書面作業和編碼作業的結合，學生將精通強化學習的關鍵思想和技術。作業將包括強化學習和深度強化學習的基礎，這是一個極有前途的新領域，將深度學習技術與強化學習相結合。此外，學生將通過期末專題來增進對強化學習領域的理解。

課程地址：

//web.stanford.edu/class/cs234/schedule.html

2.預備知識(Prerequisites)

1）熟練Python

所有的課程都將使用Python(使用numpy和Tensorflow，也可以使用Keras)。這里有一個針對那些不太熟悉Python的人的教程。如果你有很多使用不同語言(如C/ c++ / Matlab/ Javascript)的編程經驗，可能會很好。

2）大學微積分，線性代數(如 MATH 51, CME 100)

你應該能夠熟練地進行(多變量)求導，理解矩陣/向量符號和運算。

3）基本概率及統計(例如CS 109 或同等課程)

你應該了解基本的概率，高斯分布，均值，標準差等。

4）機器學習基礎

我們將闡述成本函數，求導數，用梯度下降法進行優化。CS 221或CS 229均可涵蓋此背景。使用一些凸優化知識，一些優化技巧將更加直觀。

3.主講：Emma Brunskill

Emma Brunskill是斯坦福大學計算機科學助理教授，任職斯坦福大學人類影響力實驗室、斯坦福人工智能實驗室以及統計機器學習小組。

主要研究強化學習系統，以幫助人們更好地生活。并處理一些關鍵技術。最近的研究重點包括：1）有效強化學習的基礎。一個關鍵的挑戰是要了解代理商如何平衡勘探與開發之間的局限性。2）如果要進行順序決策，該怎么辦。利用巨大數量的數據來改善在醫療保健，教育，維護和許多其他應用程序中做出的決策，這是一個巨大的機會。這樣做需要假設/反事實推理，以便在做出不同決定時對潛在結果進行推理。3）人在回路系統。人工智能具有極大地擴大人類智能和效率的潛力。我們正在開發一個系統，用其他眾包商（CHI 2016）生產的（機器）固化材料對眾包商進行訓練，并確定何時擴展系統規格以包括新內容（AAAI 2017）或傳感器。我們也有興趣研究確保機器學習系統在人類用戶的意圖方面表現良好（Arxiv 2017），也被稱為安全和公平的機器學習。

個人主頁：

4.課程安排

01: 強化學習導論(Introduction to Reinforcement Learning)

02: 表格MDP規劃(Tabular MDP planning)

03: 表格RL政策評估(Tabular RL policy evaluation)

04: Q-learning

05: 帶函數逼近的強化學習(RL with function approximation)

06: 帶函數逼近的強化學習(RL with function approximation)

07: 帶函數逼近的強化學習(RL with function approximation)

08: 從馬爾可夫決策過程到強化學習(Policy search)

09: 從馬爾可夫決策過程到強化學習(Policy search)

10: 課堂中期(In-class Midterm)

11: 模仿學習/探索(Imitation learning/Exploration)

12: 探索/開發(Exploration/Exploitation)

13: 探索/開發(Exploration/Exploitation)

14: 批處理強化學習(Batch Reinforcement Learning)

15: 嘉賓講座:Craig Boutilier(Guest Lecture: Craig Boutilier)

16: 課堂測驗(In-class Quiz)

17: 蒙特卡洛樹搜索算法(Monte Carlo Tree Search)

18: 墻報展示(Poster presentations)

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。

機器人和自主系統在現代經濟中扮演著重要的角色。定制機器人顯著提高了生產率、操作安全性和產品質量。然而，人們通常通過編程操作這些機器人來完成較小的領域的特定任務，而無法快速適應新任務和新情況。廉價、輕便和靈活的機器人硬件的出現為將機器人的自主能力提升到前所未有的水平提供了機會。新的機器人硬件在日常環境中的一個主要挑戰是處理現實世界的持續變化性和不確定性。為了應對這一挑戰，我們必須解決感知和行動之間的協同作用:一方面，機器人的感知自適應地指導其行動，另一方面，它的行動產生了新的感知信息，用于決策。我認為，實現通用機器人自治的關鍵一步是將感知和動作緊密地結合起來。

新興的人工智能計算工具已經證明了成功的希望，并構成了在非結構化環境中增強機器人感知和控制的理想候選。機器人的實體本質迫使我們超越現有的從無實體數據集學習的范式，并激勵我們開發考慮物理硬件和動態復雜系統的新算法。

本論文的研究工作是建立可通用的機器人感知和控制的方法和機制。我們的工作表明，感知和行動的緊密耦合，有助于機器人通過感官與非結構化的世界進行交互，靈活地執行各種任務，并適應地學習新任務。我們的研究結果表明，從低級的運動技能到高級的任務理解三個抽象層次上解剖感知-動作循環，可以有效地促進機器人行為的魯棒性和泛化。我們規劃的研究工作是處理日益復雜的任務，展現出我們朝著圣杯目標的路線圖:在現實世界中構建長期的、通用的機器人自治。