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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

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。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization

題目： Reinforcement Learning:Theory and Algorithms

簡介：

強化學習是近幾年研究的熱點，特別是伴隨DeepMind AlphaGo的出現名聲大噪。強化學習(RL)是一種機器學習范式，在這種范式中，agent從經驗中學習完成順序決策任務，RL在機器人、控制、對話系統、醫療等領域有廣泛的應用。《強化學習：理論與算法》這本書講述了強化學習最新進展，包括MDP、樣本復雜度、策略探索、PG、值函數等關鍵議題，是了解強化學習的材料。

章節：

• 第一章：馬爾科夫決策過程MDP 預介紹
• 第二章：生成模型的樣本復雜度
• 第三章：強化學習的策略探索
• 第四章：策略梯度方法
• 第五章：值函數近似
• 第六章：RL的戰略探索和豐富的觀測資料
• 第七章：行為克隆和學徒學習

作者簡介：

Alekh Agarwal目前是微軟人工智能研究中心的研究員，領導強化學習研究小組。之前，在加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位后，與彼得·巴特利特(Peter Bartlett)和馬丁·溫賴特(Martin Wainwright)一起在紐約微軟研究院(Microsoft Research)度過了六年美好的時光。

姜楠，UIUC助理教授，機器學習研究員。核心研究領域是強化學習(RL)，關注于RL的樣本效率，并利用統計學習理論中的思想來分析和開發RL算法。

沙姆·卡卡德(Sham M. Kakade)是華盛頓研究基金會(Washington Research Foundation)數據科學主席，同時在華盛頓大學(University of Washington)艾倫學院(Allen School)和統計學系任職。他致力于機器學習的理論基礎，專注于設計(和實現)統計和計算效率的算法。

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。

報告主題： Scalable Deep Learning: from theory to practice

簡介：

人工智能的一個基本任務是學習。深度神經網絡已被證明可以完美地應對所有的學習范式，即監督學習、非監督學習和強化學習。然而，傳統的深度學習方法利用云計算設施不能很好地擴展到計算資源少的自主代理。即使在云計算中，它們也受到計算和內存的限制，不能用于為假定網絡中有數十億神經元的代理建立適當的大型物理世界模型。這些問題在過去幾年通過可擴展和高效的深度學習的新興主題得到了解決。本教程涵蓋了這些主題，重點是理論進步、實際應用和實踐經驗，分為兩部分。

• 第一部分 -可擴展的深度學習:從修剪到演化。

  本教程的第一部分側重于理論。首先修正目前有多少代理使用深度神經網絡。然后介紹了神經網絡的基本概念，并從功能和拓撲的角度將人工神經網絡與生物神經網絡進行了比較。我們接著介紹了90年代早期的第一篇關于高效神經網絡的論文，這些論文使用稀疏執行或基于不同顯著性標準的全連通網絡的權值剪枝。然后，我們回顧了近年來一些從全連通網絡出發，利用剪枝再訓練循環壓縮深度神經網絡，使其在推理階段更有效的工作。然后我們討論另一種方法，即增強拓撲的神經進化及其后續，使用進化計算來增長有效的深度神經網絡。

• 第二部分:可擴展的深度學習:深度強化學習

  到目前為止，一切都是在監督和非監督學習的背景下討論的。在此基礎上，我們引入了深度強化學習，為可擴展的深度強化學習奠定了基礎。我們描述了在深度強化學習領域的一些最新進展，這些進展可以用來提高強化學習主體在面對動態變化的環境時的性能，就像在能量系統中經常出現的情況一樣。

邀請嘉賓：

Decebal Constantin Mocanu是埃因霍芬理工大學(TU/e)數學與計算機科學系數據挖掘組人工智能與機器學習助理教授(2017年9月至今)，TU/e青年工程院院士。他的研究興趣是利用網絡科學、進化計算、優化和神經科學的原理，構想可擴展的深度人工神經網絡模型及其相應的學習算法。

Elena Mocanu是特溫特大學(University of Twente)數據科學小組的機器學習助理教授，也是艾恩德霍芬理工大學(Eindhoven University of Technology)的研究員。2013年10月，埃琳娜在德國理工大學開始了她在機器學習和智能電網方面的博士研究。2015年1月，她在丹麥技術大學進行了短暫的研究訪問，2016年1月至4月，她是美國奧斯汀德克薩斯大學的訪問研究員。2017年，埃琳娜在德國理工大學獲得了機器學習和智能電網的哲學博士學位。

Damien Ernst目前在列日大學(University of Liege)擔任全職教授。在列日大學獲得碩士學位，博士后研究期間，由FNRS資助，在CMU、美國麻省理工學院和蘇黎世聯邦理工學院度過。他現在正在做能源和人工智能領域的研究。

題目： Active Learning: From Theory to Practice

簡介：

近年來，機器學習領域取得了相當大的進步，但主要是在定義明確的領域中使用了大量帶有人類標記的訓練數據。機器可以識別圖像中的物體并翻譯文本，但它們必須接受比人一生所能看到的更多的圖像和文本的訓練。生成必要的訓練數據集需要大量的人力工作。Active ML旨在解決這個問題，它設計了一種學習算法，能夠自動、自適應地選擇最具信息性的數據進行標記，這樣就不會浪費人類的時間來標記不相關、冗余或瑣碎的例子。本教程將概述應用程序，并介紹主動機器學習的基本理論和算法。它將特別關注可證明的健全的主動學習算法，并量化學習所需的標記訓練數據的減少。

邀請嘉賓：

Robert Nowak是威斯康星大學麥迪遜分校的諾斯布施工程教授，他的研究重點是信號處理、機器學習、優化和統計。

Steve Hanneke是芝加哥豐田技術研究所的研究助理教授。他的研究探索了機器學習理論:設計新的學習算法，能夠從更少的樣本中學習，理解交互式機器學習的好處和能力，開發遷移學習和終身學習的新視角，并在學習理論的基礎上重新審視基本的概率假設。Steve于2005年在UIUC獲得了計算機科學學士學位，2009年在卡內基梅隆大學獲得了機器學習博士學位，并完成了一篇關于主動學習理論基礎的論文。