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Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization

DeepMind 與 UCL 合作推出了一門深度學習與強化學習進階課程，以在線視頻形式呈現。課件包括18個課程的16個PPT共開放，每節課都長達 1 小時 40 分鐘，內容從深度學習框架 TensoFlow 的介紹到構建游戲智能體，可謂全面。

該課程最初在倫敦大學學院（UCL）進行，為方便在線觀看進行了錄像。多位 DeepMind 的研究人員、UCL 教師參與了課程的設計。

課程由兩部分組成，一是包含深度神經網絡的機器學習，二是利用強化學習進行預測和控制，兩個部分相互穿插。在探討深度學習的過程中，這兩條線交匯在一起，其中的深度神經網絡被訓練為強化學習背景下的函數逼近器。

課程中的深度學習部分首先介紹了神經網絡及使用 TensorFlow 的監督學習，接下來探討了卷積神經網絡、循環神經網絡、端到端及基于能量的學習、優化方法、無監督學習、注意力及記憶。涉及的應用領域包括目標識別和自然語言處理。

視頻課程地址：//www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDNJre23vqCGIVpfZ_K2RZs

PPT下載鏈接： 提取碼: 8s86

課程介紹： 最近，圖神經網絡 (GNN) 在各個領域越來越受到歡迎，包括社交網絡、知識圖譜、推薦系統，甚至生命科學。GNN 在對圖形中節點間的依賴關系進行建模方面能力強大，使得圖分析相關的研究領域取得了突破性進展。本次課程對比傳統的卷積神經網絡以及圖譜圖卷積與空間圖卷積，從理論知識入手，并結合相關論文進行詳細講解。

主講人： Xavier Bresson，人工智能/深度學習方面的頂級研究員，培訓師和顧問。在“圖深度學習”上的NeurIPS'17和CVPR'17（2019年頂級人工智能會議排名）上的演講者，在劍橋，加州大學洛杉磯分校，布朗，清華，龐加萊，海德堡等地進行了30多次國際演講。

課程大綱：

• 傳統卷積神經網絡
• 譜圖圖卷積
• 空間圖卷積
• 總結