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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

資源標題

強化學習整合：Awesome Reinforcement Learning

資源列表

• 代碼
• 理論研究
• 應用
• 教程
• 在線樣例
• 開源強化學習平臺

報告題目：

Deep Reinforcement Learning for Computer Vision

報告簡介：

近年來，深度強化學習作為機器學習的基本技術之一得到了發展，并成功地應用于各種計算機視覺任務（表現出最先進的性能）。在本教程中，我們將概述深度強化學習技術的趨勢，并討論如何使用它們來提高各種計算機視覺任務的性能（解決計算機視覺中的各種問題）。首先，我們簡要介紹了深度強化學習的基本概念，并指出了在不同的計算機視覺任務中所面臨的主要挑戰。其次，介紹了一些用于計算機視覺任務的深度強化學習技術及其種類：策略學習、注意感知學習、不可微優化和多智能體學習。第三，介紹了深度強化學習在計算機視覺不同領域的應用。最后，我們將討論深度強化學習中的一些開放性問題，以說明未來如何進一步發展更先進的計算機視覺算法。

嘉賓介紹：

Jiwen Lu，副教授，中國清華大學，自動化系。清華大學自動化系副教授，2015.11-至今，新加坡高級數字科學中心研究科學家，2011.3-2015.11，2003.7-2007.7西安理工大學信息科學系助理講師。

Liangliang Ren ，清華大學博士生，研究方向是計算機視覺與機器學習、度量學習與深度強化學習

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： Exploration-Exploitation in Reinforcement Learning

摘要： 強化學習（RL）研究的是當環境（即動力和反饋）最初未知，但可以通過直接交互學習時的順序決策問題。學習問題的一個關鍵步驟是恰當地平衡對環境的探索，以便收集有用的信息，并利用所學的政策來收集盡可能多的回報。最近的理論結果證明，基于樂觀主義或后驗抽樣的方法（如UCRL、PSRL等）成功地解決了勘探開發難題，并且可能需要比簡單（但非常流行）的技術（如epsilon貪心）小指數的樣本來收斂到接近最優的策略。樂觀主義和后驗抽樣原則直接受到多臂bandit文獻的啟發，RL提出了具體的挑戰（例如，“局部”不確定性如何通過Markov動力學傳播），這需要更復雜的理論分析。本教程的重點是提供勘探開發困境的正式定義，討論其挑戰，并回顧不同優化標準（特別是有限時間和平均回報問題）的主要算法原則及其理論保證。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。

邀請嘉賓： Ronan Fruit，Inria SequeL團隊的博士生。他目前是蒙特利爾Facebook人工智能研究（FAIR）的研究實習生。他的研究集中在理論上理解強化學習中的探索性開發困境，以及設計具有可證明的良好后悔保證的算法。

Alessandro Lazaric，自2017年以來一直是Facebook AI Research（FAIR）實驗室的研究科學家，他之前是SequeL團隊Inria的研究員。他的主要研究主題是強化學習，在RL的理論和算法方面都做出了巨大貢獻。在過去的十年中，他研究了多臂土匪和強化學習框架中的勘探與開發困境，特別是在遺憾最小化，最佳武器識別，純粹探索和分層RL等問題上。

Matteo Pirotta，巴黎Facebook人工智能研究（FAIR）實驗室的研究科學家。之前，他是SequeL團隊的Inria博士后。2016年，他在米蘭理工大學（意大利）獲得計算機科學博士學位。他在強化學習方面的博士論文獲得了Dimitris N.Chorafas基金會獎和EurAI杰出論文獎。他的主要研究興趣是強化學習。近幾年來，他主要關注的是RL的勘探開發困境。