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信息論的經典結果表明，信源信道分離編碼是漸進最優的。但現代通信系統對時延、帶寬等愈發敏 感，分離設計對解碼具有無限計算能力這一假設難以成立。帶寬有限時，相對于信源信道聯合編碼，分離編 碼已被證明是次優的。傳統的聯合信源信道編碼需要復雜的編碼方案，相較之下，數據驅動的深度學習技術 則帶來了新的設計思路。適時地對相關研究成果進行總結，有助于進一步明確深度學習方法解決信源信道聯 合編碼問題的方式，為研究新的研究方向提供依據。首先介紹了基于深度學習的信源壓縮方案和端對端收發 信機模型，隨后分析不同信源類型下的兩種聯合編碼設計思路，最后探討了基于深度學習的信源信道聯合編 碼的潛在問題和未來的工作方向。

近年來, 深度強化學習(Deep reinforcement learning, DRL)在諸多復雜序貫決策問題中取得巨大突破.由于融合了深度學習強大的表征能力和強化學習有效的策略搜索能力, 深度強化學習已經成為實現人工智能頗有前景的學習范式.然而, 深度強化學習在多Agent系統的研究與應用中, 仍存在諸多困難和挑戰, 以StarCraft Ⅱ為代表的部分觀測環境下的多Agent學習仍然很難達到理想效果.本文簡要介紹了深度Q網絡、深度策略梯度算法等為代表的深度強化學習算法和相關技術.同時, 從多Agent深度強化學習中通信過程的角度對現有的多Agent深度強化學習算法進行歸納, 將其歸納為全通信集中決策、全通信自主決策、欠通信自主決策3種主流形式.從訓練架構、樣本增強、魯棒性以及對手建模等方面探討了多Agent深度強化學習中的一些關鍵問題, 并分析了多Agent深度強化學習的研究熱點和發展前景.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c180372

強化學習是機器學習領域的研究熱點, 是考察智能體與環境的相互作用, 做出序列決策、優化策略并最大化累積回報的過程. 強化學習具有巨大的研究價值和應用潛力, 是實現通用人工智能的關鍵步驟. 本文綜述了強化學習算法與應用的研究進展和發展動態, 首先介紹強化學習的基本原理, 包括馬爾可夫決策過程、價值函數、探索-利用問題. 其次, 回顧強化學習經典算法, 包括基于價值函數的強化學習算法、基于策略搜索的強化學習算法、結合價值函數和策略搜索的強化學習算法, 以及綜述強化學習前沿研究, 主要介紹多智能體強化學習和元強化學習方向. 最后綜述強化學習在游戲對抗、機器人控制、城市交通和商業等領域的成功應用, 以及總結與展望.

//www.c-s-a.org.cn/csa/article/abstract/7701

圖在許多應用中被廣泛用于表示復雜數據，如電子商務、社交網絡和生物信息學。高效、有效地分析圖數據對于基于圖的應用程序非常重要。然而，大多數圖分析任務是組合優化(CO)問題，這是NP困難。最近的研究集中在使用機器學習(ML)解決基于圖CO問題的潛力上。使用基于ML的CO方法，一個圖必須用數值向量表示，這被稱為圖嵌入。在這個調查中，我們提供了一個全面的概述，最近的圖嵌入方法已經被用來解決CO問題。大多數圖嵌入方法有兩個階段:圖預處理和ML模型學習。本文從圖預處理任務和ML模型的角度對圖嵌入工作進行分類。此外，本文還總結了利用圖嵌入的基于圖的CO方法。特別是，圖嵌入可以被用作分類技術的一部分，也可以與搜索方法相結合來尋找CO問題的解決方案。最后對未來的研究方向做了一些評論。

摘要: 近年來, 卷積神經網絡(Convolutional neural network, CNNs)在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域取得了突飛猛進的發展, 其強大的特征學習能力引起了國內外專家學者廣泛關注.然而, 由于深度卷積神經網絡普遍規模龐大、計算度復雜, 限制了其在實時要求高和資源受限環境下的應用.對卷積神經網絡的結構進行優化以壓縮并加速現有網絡有助于深度學習在更大范圍的推廣應用, 目前已成為深度學習社區的一個研究熱點.本文整理了卷積神經網絡結構優化技術的發展歷史、研究現狀以及典型方法, 將這些工作歸納為網絡剪枝與稀疏化、張量分解、知識遷移和精細模塊設計4個方面并進行了較為全面的探討.最后, 本文對當前研究的熱點與難點作了分析和總結, 并對網絡結構優化領域未來的發展方向和應用前景進行了展望.

低秩稀疏矩陣優化問題是一類帶有組合性質的非凸非光滑優化問題. 由于零模與秩函數 的重要性和特殊性, 這類 NP-難矩陣優化問題的模型與算法研究在過去?幾年里取得了長足發 展. 本文從稀疏矩陣優化問題、低秩矩陣優化問題、低秩加稀疏矩陣優化問題、以及低秩張量 優化問題四個方面來綜述其研究現狀; 其中, 對稀疏矩陣優化問題, 主要以稀疏逆協方差矩陣估 計和列稀疏矩陣優化問題為典例進行概述, 而對低秩矩陣優化問題, 主要從凸松弛和因子分解 法兩個角度來概述秩約束優化和秩 (正則) 極小化問題的模型與算法研究. 最后，總結了低秩 稀疏矩陣優化研究中的一些關鍵與挑戰問題, 并提出了一些可以探討的問題。

//bicmr.pku.edu.cn/~wenzw/paper/review_lowrank20200321.pdf

知識圖譜以圖的方式承載著結構化的人類知識。作為將知識整合進入人工智能系統的媒介, 知識圖譜的研究日益流行。知識圖譜在眾多人工智能相關的應用上嶄露頭角, 例如問答系統、 信息檢索、 自然語言處理、 推薦系統等。然而, 傳統的深度學習不能很好地處理知識圖譜這類非歐式數據。隨著圖神經網絡的快速發展, 幾何深度學習成為建模非歐式數據的重要理論。 本文以幾何深度學習的視角, 以圖神經網絡為重點, 總結了近期基于圖神經網絡的知識圖譜關鍵技術研究進展。具體地, 本文總結了知識圖譜中知識獲取、 知識表示、 知識推理這三個較為核心的研究領域, 并展望了未來的研究方向和前景, 探討知識圖譜在航空航天軍事上的潛在應用。

//www.aeroweaponry.avic.com/CN/abstract/abstract10635.shtml

摘要: 強化學習作為一種用于解決無模型序列決策問題的方法已經有數十年的歷史, 但強化學習方法在處理高維變量問題時常常會面臨巨大挑戰. 近年來, 深度學習迅猛發展, 使得強化學習方法為復雜高維的多智能體系統提供優化的決策策略、在充滿挑戰的環境中高效執行目標任務成為可能. 本文綜述了強化學習和深度強化學習方法的原理, 提出學習系統的閉環控制框架, 分析了多智能體深度強化學習中存在的若干重要問題和解決方法, 包括多智能體強化學習的算法結構、環境非靜態和部分可觀性等問題, 對所調查方法的優缺點和相關應用進行分析和討論. 最后提供多智能體深度強化學習未來的研究方向, 為開發更強大、更易應用的多智能體強化學習控制系統提供一些思路.

摘要： 大數據時代,數據呈現維度高、數據量大和增長快等特點。如何有效利用其中蘊含的有價值信息,以實現數據的智能化處理,已成為當前理論和應用的研究熱點。針對現實普遍存在的多義性對象,數據多標簽被提出并被廣泛應用于數據智能化組織。近年來,深度學習在數據特征提取方面呈現出高速、高精度等優異性,使基于深度學習的多標簽生成得到廣泛關注。文中分五大類別總結了最新研究成果,并進一步從數據、關系類型、應用場景、適應性及實驗性能方面對其進行對比和分析,最后探討了多標簽生成面臨的挑戰和未來的研究方向。

題目： A Survey and Critique of Multiagent Deep Reinforcement Learning

簡介： 近年來，深度強化學習（RL）取得了出色的成績。這使得應用程序和方法的數量急劇增加。最近的工作探索了單智能體深度強化之外的學習，并考慮了多智能體深度強化學習的場景。初步結果顯示在復雜的多智能體領域中的成功，盡管有許多挑戰需要解決。本文的主要目的是提供有關當前多智能體深度強化學習（MDRL）文獻的概述。此外，我們通過更廣泛的分析對概述進行補充：（i）我們回顧了以前RL中介紹的基礎內容，并強調了它們如何適應多智能深度強化學習設置。 （ii）我們為該領域的新開業者提供一般指導：描述從MDRL工作中汲取的經驗教訓，指出最新的基準并概述研究途徑。 （iii）我們提出了MDRL的實際挑戰（例如，實施和計算需求）。

作者介紹： Pablo Hernandez-Leal，Borealis AI的研究員，在此之前，曾與Michael Kaisers一起參與過阿姆斯特丹CWI的智能和自治系統。研究方向：單智能體環境開發的算法以及多智能體。計劃開發一種算法，該算法使用博弈論，貝葉斯推理和強化學習中的模型和概念在戰略交互中得到使用。