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元強化學習算法可以利用以前的經驗來學習如何學習，從而使機器人更快地獲得新技能。然而，目前關于元強化學習的研究大多集中在非常狹窄的任務分布上。例如，一個常用的元強化學習基準將模擬機器人的不同跑步速度作為不同的任務。當策略在如此狹窄的任務分布上進行元訓練時，它們不可能推廣到更快地獲得全新的任務。因此，如果這些方法的目標是能夠更快地獲得全新的行為，我們就必須在任務分布上評估它們，任務分布必須足夠廣泛，以使新行為普遍化。

Model-Based Methods in Reinforcement Learning 本教程對基于模型的強化學習(MBRL)領域進行了廣泛的概述，特別強調了深度方法。MBRL方法利用環境模型來做決策——而不是將環境看作一個黑箱——并且提供了超越無模型RL的獨特機會和挑戰。我們將討論學習過渡和獎勵模式的方法，如何有效地使用這些模式來做出更好的決策，以及計劃和學習之間的關系。我們還強調了在典型的RL設置之外利用世界模型的方式，以及在設計未來的MBRL系統時，從人類認知中可以得到什么啟示。

摘要

本文綜述了遷移學習在強化學習問題設置中的應用。RL已經成為序列決策問題的關鍵的解決方案。隨著RL在各個領域的快速發展。包括機器人技術和游戲，遷移學習是通過利用和遷移外部專業知識來促進學習過程來幫助RL的一項重要技術。在這篇綜述中，我們回顧了在RL領域中遷移學習的中心問題，提供了一個最先進技術的系統分類。我們分析他們的目標，方法，應用，以及在RL框架下這些遷移學習技術將是可接近的。本文從RL的角度探討了遷移學習與其他相關話題的關系，并探討了RL遷移學習的潛在挑戰和未來發展方向。

關鍵詞：遷移學習，強化學習，綜述，機器學習

介紹

強化學習(RL)被認為是解決連續決策任務的一種有效方法，在這種方法中，學習主體通過與環境相互作用，通過[1]來提高其性能。源于控制論并在計算機科學領域蓬勃發展的RL已被廣泛應用于學術界和工業界，以解決以前難以解決的任務。此外，隨著深度學習的快速發展，應用深度學習服務于學習任務的集成框架在近年來得到了廣泛的研究和發展。DL和RL的組合結構稱為深度強化學習[2](Deep Reinforcement Learning, DRL)。

DRL在機器人控制[3]、[4]、玩[5]游戲等領域取得了巨大的成功。在醫療保健系統[6]、電網[7]、智能交通系統[8]、[9]等領域也具有廣闊的應用前景。

在這些快速發展的同時，DRL也面臨著挑戰。在許多強化學習應用中，環境模型通常是未知的，只有收集到足夠的交互經驗，agent才能利用其對環境的知識來改進其性能。由于環境反饋的部分可觀察性、稀疏性或延遲性以及高維觀察和/或行動空間等問題，學習主體在沒有利用任何先驗知識的情況下尋找好的策略是非常耗時的。因此，遷移學習作為一種利用外部專業知識來加速學習過程的技術，在強化學習中成為一個重要的課題。

在監督學習(SL)領域[10]中，TL得到了廣泛的研究。與SL場景相比，由于MDP環境中涉及的組件更多，RL中的TL(尤其是DRL中的TL)通常更復雜。MDP的組件(知識來自何處)可能與知識轉移到何處不同。此外，專家知識也可以采取不同的形式，以不同的方式轉移，特別是在深度神經網絡的幫助下。隨著DRL的快速發展，以前總結用于RL的TL方法的努力沒有包括DRL的最新發展。注意到所有這些不同的角度和可能性，我們全面總結了在深度強化學習(TL in DRL)領域遷移學習的最新進展。我們將把它們分成不同的子主題，回顧每個主題的理論和應用，并找出它們之間的聯系。

本綜述的其余部分組織如下:在第2節中，我們介紹了強化學習的背景，關鍵的DRL算法，并帶來了這篇綜述中使用的重要術語。我們還簡要介紹了與TL不同但又緊密相關的相關研究領域(第2.3節)。

在第3節中，我們采用多種視角來評價TL方法，提供了對這些方法進行分類的不同方法(第3.1節)，討論了遷移源和目標之間的潛在差異(第3.2節)，并總結了評價TL有效性的常用指標(第3.3節)。

第4節詳細說明了DRL領域中最新的TL方法。特別是，所討論的內容主要是按照遷移知識的形式組織的，如成型的獎勵(4.1節)、先前的演示(4.2節)、專家策略(4.3節)，或者按照轉移發生的方式組織的，如任務間映射(4.4節)、學習可轉移表示(4.5節和4.6節)等。我們在第5節討論了TL在DRL中的應用，并在第6節提供了一些值得研究的未來展望。

在傳統的強化學習任務中，通常通過計算累積獎賞來學習最優策略（policy），這種方式簡單直接，而且在可以獲得較多訓練數據的情況下有較好的表現。然而在多步決策（sequential decision）中，學習器不能頻繁地得到獎勵，且這種基于累積獎賞及學習方式存在非常巨大的搜索空間。模仿學習（Imitation Learning）背后的原理是是通過隱含地給學習器關于這個世界的先驗信息，就能執行、學習人類行為。在模仿學習任務中，智能體（agent）為了學習到策略從而盡可能像人類專家那樣執行一種行為，它會尋找一種最佳的方式來使用由該專家示范的訓練集（輸入-輸出對）。來自微軟劍橋研究院的KAMIL CIOSEK給了關于《模仿學習》的最新教程，歡迎查看！

本教程對基于模型的強化學習(MBRL)領域進行了廣泛的概述，特別強調了深度方法。MBRL方法利用環境模型來進行決策——而不是將環境視為一個黑箱——并且提供了超越無模型RL的獨特機會和挑戰。我們將討論學習過渡和獎勵模式的方法，如何有效地使用這些模式來做出更好的決策，以及規劃和學習之間的關系。我們還強調了在典型的RL設置之外利用世界模型的方式，以及在設計未來的MBRL系統時，從人類認知中可以得到什么啟示。

//sites.google.com/view/mbrl-tutorial

近年來，強化學習領域取得了令人印象深刻的成果，但主要集中在無模型方法上。然而，社區認識到純無模型方法的局限性，從高樣本復雜性、需要對不安全的結果進行抽樣，到穩定性和再現性問題。相比之下，盡管基于模型的方法在機器人、工程、認知和神經科學等領域具有很大的影響力，但在機器學習社區中，這些方法的開發還不夠充分(但發展迅速)。它們提供了一系列獨特的優勢和挑戰，以及互補的數學工具。本教程的目的是使基于模型的方法更被機器學習社區所認可和接受。鑒于最近基于模型的規劃的成功應用，如AlphaGo，我們認為對這一主題的全面理解是非常及時的需求。在教程結束時，觀眾應該獲得:

• 數學背景，閱讀并跟進相關文獻。
• 對所涉及的算法有直觀的理解(并能夠訪問他們可以使用和試驗的輕量級示例代碼)。
• 在應用基于模型的方法時所涉及到的權衡和挑戰。
• 對可以應用基于模型的推理的問題的多樣性的認識。
• 理解這些方法如何適應更廣泛的強化學習和決策理論，以及與無模型方法的關系。

導航是移動機器人所需要的最基本的功能之一，允許它們從一個源穿越到一個目的地。傳統的辦法嚴重依賴于預先確定的地圖的存在，這種地圖的取得時間和勞力都很昂貴。另外，地圖在獲取時是準確的，而且由于環境的變化會隨著時間的推移而退化。我們認為，獲取高質量地圖的嚴格要求從根本上限制了機器人系統在動態世界中的可實現性。本論文以無地圖導航的范例為動力，以深度強化學習(DRL)的最新發展為靈感，探討如何開發實用的機器人導航。

DRL的主要問題之一是需要具有數百萬次重復試驗的不同實驗設置。這顯然是不可行的，從一個真實的機器人通過試驗和錯誤，所以我們反而從一個模擬的環境學習。這就引出了第一個基本問題，即彌合從模擬環境到真實環境的現實差距，該問題將在第3章討論。我們把重點放在單眼視覺避障的特殊挑戰上，把它作為一個低級的導航原語。我們開發了一種DRL方法，它在模擬世界中訓練，但可以很好地推廣到現實世界。

在現實世界中限制移動機器人采用DRL技術的另一個問題是訓練策略的高度差異。這導致了較差的收斂性和較低的整體回報，由于復雜和高維搜索空間。在第4章中，我們利用簡單的經典控制器為DRL的局部導航任務提供指導，避免了純隨機的初始探索。我們證明，這種新的加速方法大大減少了樣本方差，并顯著增加了可實現的平均回報。

我們考慮的最后一個挑戰是無上限導航的稀疏視覺制導。在第五章，我們提出了一種創新的方法來導航基于幾個路點圖像，而不是傳統的基于視頻的教學和重復。我們證明，在模擬中學習的策略可以直接轉移到現實世界，并有能力很好地概括到不可見的場景與環境的最小描述。

我們開發和測試新的方法，以解決障礙規避、局部引導和全球導航等關鍵問題，實現我們的愿景，實現實際的機器人導航。我們將展示如何將DRL作為一種強大的無模型方法來處理這些問題

主題： Explainable Reinforcement Learning: A Survey

摘要： 可解釋的人工智能（XAI），即更透明和可解釋的AI模型的開發在過去幾年中獲得了越來越多的關注。這是由于這樣一個事實，即AI模型隨著其發展為功能強大且無處不在的工具而表現出一個有害的特征：性能與透明度之間的權衡。這說明了一個事實，即模型的內部工作越復雜，就越難以實現其預測或決策。但是，特別是考慮到系統像機器學習（ML）這樣的方法（強化學習（RL））在系統自動學習的情況下，顯然有必要了解其決策的根本原因。由于據我們所知，目前尚無人提供可解釋性強化學習（XRL）方法的概述的工作，因此本調查試圖解決這一差距。我們對問題進行了簡短的總結，重要術語的定義以及提議當前XRL方法的分類和評估。我們發現a）大多數XRL方法通過模仿和簡化一個復雜的模型而不是設計本質上簡單的模型來起作用，并且b）XRL（和XAI）方法通常忽略了方程的人為方面，而不考慮相關領域的研究像心理學或哲學。因此，需要跨學科的努力來使所生成的解釋適應（非專家）人類用戶，以便有效地在XRL和XAI領域中取得進步。

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。

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。

主題： Model-Based Reinforcement Learning:Theory and Practice

摘要： 強化學習系統可以通過兩種方式之一做出決策。在基于模型的方法中，系統使用世界的預測模型來提問“如果我做x會發生什么？”？“選擇最好的x1。在另一種無模型方法中，建模步驟被完全忽略，有利于直接學習控制策略。盡管在實踐中，這兩種技術之間的界限可能變得模糊，但作為一種粗略的指導，它對于劃分算法可能性的空間是有用的。

嘉賓簡介： Michael Janner，伯克利人工智能研究實驗室的一名博士生。