翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅、Donna 目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达：深度学习专项 这系列课程侧重于讲解深度学习
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达：深度学习专项 这系列课程侧重于讲
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达：深度学习专项 这系列课程侧重于
今天，DeepMind 官推贴出一则告示，将 DeepMind 研究人员今年在 UCL 教授的深度强化学习课程“Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning” 资源全部公开。
当地时间 10 月 11 日，UC 伯克利电气工程与计算机科学系（EECS）助理教授 Sergey Levine 在推特上宣布，他讲授的 CS285 深度强化学习（RL）课程已经放出了部分视频，并表示之后每周会实时更新后续课程。
【导读】IT资深工程师和人工智能技术专家Abhishek Nandy和Manisha Biswas撰写的Open AI, TensorFlow, Keras强化学习实战《Reinforcement Learning With Open AI, TensorFlow and Keras Using Python》深入浅出地讲解了强化学习各个模块以及实际场景应用。这本书主要为数据科学家和机器学习专业人员，软件开发人员，研究生和开源爱好者服务，教你使用Open AI Gym, Open AI，并用TensorFl
强化学习（Reinforcement learning，RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
机器之心报道 编辑：小舟 DeepMind 的研究科学家和工程师亲自讲授了一套强化学习课程，目前已全部上线。 DeepMind 作为全球顶级 AI 研究机构，自 2010 年创建以来已有多项世界瞩目的研究成果，例如击败世界顶级围棋玩家的 AlphaGo 和今年高效预测的蛋白质结构的 AlphaFold。 近几年，DeepMind 联合伦敦大学学院（UCL）推出了一些人工智能线上课程，今年他们联合推出的「2021 强化学习系列课程」现已全部上线。该课程由 DeepMind 的研究科学家和工程师亲自讲授，旨在
本书作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。
中国自动化学会围绕「深度与宽度强化学习」这一主题，在中科院自动化所成功举办第 5 期智能自动化学科前沿讲习班。
作者：Lijun Wu、Fei Tian、Tao Qin、Jianhuang Lai、Tie-Yan Liu
作者：田渊栋 【新智元导读】FAIR研究科学家田渊栋今天在知乎发表他的2017年工作总结。今年的主要研究方向是两个：一是强化学习及其在游戏上的应用，二是深度学习理论分析的探索，文章介绍了这两个方向的研究，在ICML、NIPS等发表的工作。 今年的主要研究方向是两个：一是强化学习及其在游戏上的应用，二是深度学习理论分析的探索。 今年理论方向我们做了一些文章，主要内容是分析浅层网络梯度下降非凸优化的收敛性质。首先是上半年我自己 ICML 的这篇[1]，分析了带一层隐层的网络，且输入为高斯分布时的收敛性情况。这篇
01 了解强化学习 新闻报道中很少将强化学 习与机器学习、深度学习、人工智能这些关键词区分开来，所以我们要先介绍什么是强化学习，再讲解其基本机制。 强化学习与机器学习、人工智能这些关键词之间的关系； 强化学习相对于其他机器学习方法的优点和弱点； 那么，下面就正式开始学习之旅吧。 1.强化学习与各关键词之间的关系 图 1-1 所示为与强化学习相关的关键词之间的关系。 图 1-1 各关键词之间的关系 首先，机器学习是实现人工智能的一种技术。不同的人对人工智能的定义有不同的理解，这里不进行深入说明。不过，对于“
Moody 等人将循环强化学习算法模型(Recurrent Reinforcement Learning，RRL)应用在单一股票和资产投资组合等领域，测试了日内外汇市场(USD / GBP)、标准普尔500(S&P 500 Index)、美国短期国债等金融资产。以收益率为输入，微分夏普比率为目标函数，在交易成本为5‰的情况下进行实验。RRL 策略获得的回报超过Q 学习（Q-Learning）策略和买入持有策略，并在交易次数上明显小于Q 学习策略。
今年的主要研究方向是两个：一是强化学习及其在游戏上的应用，二是深度学习理论分析的探索。 今年理论方向我们做了一些文章，主要内容是分析浅层网络梯度下降非凸优化的收敛性质。首先是上半年我自己ICML的这篇（https://arxiv.org/abs/1703.00560），分析了带一层隐层的网络，且输入为高斯分布时的收敛性情况。这篇文章，尤其是去年在ICLR 17 workshop上发表的不完全版，可以算是此方向的头一篇，给分析神经网络的非凸问题提供了一个思路。之后CMU的杜少雷过来实习，又出了两篇拓展性的文章
强化学习（RL）可以从两个不同的视角来看待：优化和动态规划。其中，诸如REINFORCE等通过计算不可微目标期望函数的梯度进行优化的算法被归类为优化视角，而时序差分学习（TD-Learning）或Q-Learning等则是动态规划类算法。
选自UC Berkeley 机器之心整 CS294 深度强化学习 2017 年秋季课程的所有资源已经放出。该课程为各位读者提供了强化学习的进阶资源，且广泛涉及深度强化学习的基本理论与前沿挑战。本文介绍了该课程主要讨论的强化学习主题，读者可根据兴趣爱好与背景知识选择不同部分的课程。请注意，UC Berkeley 的 CS 294 并未被归类为在线开放课程，所有视频的使用权仅限个人学习。 课程主页：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接：https://ww
选自UC Berkeley 机器之心整理 CS294 深度强化学习 2017 年秋季课程的所有资源已经放出。该课程为各位读者提供了强化学习的进阶资源，且广泛涉及深度强化学习的基本理论与前沿挑战。本文介绍了该课程主要讨论的强化学习主题，读者可根据兴趣爱好与背景知识选择不同部分的课程。请注意，UC Berkeley 的 CS 294 并未被归类为在线开放课程，所有视频的使用权仅限个人学习。 课程主页：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接：https://ww
来源：机器之心 本文共4000字，建议阅读10分钟。 本文主要介绍了课程中的强化学习主题，涉及深度强化学习的基本理论与前沿挑战。 CS294 深度强化学习 2017 年秋季课程的所有资源已经放出。该课程为各位读者提供了强化学习的进阶资源，且广泛涉及深度强化学习的基本理论与前沿挑战。本文介绍了该课程主要讨论的强化学习主题，读者可根据兴趣爱好与背景知识选择不同部分的课程。请注意，UC Berkeley 的 CS 294 并未被归类为在线开放课程，所有视频的使用权仅限个人学习。 课程主页：http://rl
机器之心原创 作者：Duke Lee 参与：马亚雄、吴攀、吴沁桐、Arac Wu 强化学习在与之相关的研究者中变得越来越流行，尤其是在 DeepMind 被 Google 收购以及 DeepMind 团队在之后的 AlphaGo 上大获成功之后。在本文中，我要回顾一下 David Silver 的演讲。David Silver 目前任职于 Google DeepMind 团队。他的演讲可以帮助我们获得对强化学习（RL）和深度强化学习（Deep RL）的基本理解，这不是一件特别难的事。 David Silve
在过去的十年中，我们已经看到深度学习系统为各种感知和推理问题提供了转化解决方案，例如从识别图像中的对象到识别和翻译人类语音。
机器之心 整理&出品 课程主页：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接：https://www.youtube.com/playlist?list=
火星，作为人类探索太空的下一个重要目标，一直吸引着科学家们的眼球。火星探测器作为探索这一未知世界的先锋，承担着巨大的任务和挑战。在这一任务中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种智能学习方法，为火星探测器的自主决策提供了新的可能性。
选自 nlpers.blogspot 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 作者Hal Daumé III是美国马里兰大学计算机科学院CLIP lab副教授，博士毕业于南加州大学，致力于研究自然语言处理和机器学习等方向。 我上学期参加了一个强化学习毕业研讨会，它带给我很多乐趣并让我学习到之前想学却无机会学习的一些东西或已经忘记的旧知识。很难相信，我的第一篇强化学习论文发表于 11 年前，我与 Daniel Marcu、John Langford 在 NIPS 研讨会上发表了第一篇关于减少强化学习的结构
知乎 ｜ https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian-33
在深度强化学习中，大型网络在直接的策略逼近过程中，将会学习如何将复杂的高维输入（通常可见）映射到动作。当一个拥有数百万参数的巨型网络学习较简单任务时（如玩 Qbert 游戏），学到的内容中只有一小部分是实际策略。一个常见的理解是网络内部通过前面层级学习从图像中提取有用信息（特征），这些底层网络将像素映射为中间表征，而最后（几）层将表征映射至动作。因此这些策略与中间表征同时学习得到，使得独立地研究策略几乎不可能。
本文介绍的论文题目为《Recommendations with Negative Feedback via Pairwise Deep Reinforcement Learning》，这应该是强化学习在京东推荐中的第二篇文章了，上一篇《Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations》我们在本系列的第十五篇中已经介绍过了，大家可以进行回顾：推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索。
如今，将人工智能技术应用到游戏中已经是一个成熟的研究领域，有许多会议和专门的期刊对此进行讨论。来自哥本哈根大学和纽约大学的几位研究人员近期发布的一篇综述文章中，梳理并回顾了视频游戏深度学习领域的最新进展，详细介绍了各种游戏研究平台及相关深度学习方法的演化历史，同时讨论了重要的开放性挑战。据作者介绍，其撰写该论文旨在从不同类型游戏的视角来回顾这个研究领域，指出它们对深度学习的挑战，以及如何利用深度学习来玩这些游戏。
前言：强化学习这个概念是2017年Alpha Go战胜了当时世界排名第一的柯洁而被大众知道，后面随着强化学习在各大游戏比如王者荣耀中被应用，而被越来越多人熟知。王者荣耀AI团队，甚至在顶级期刊AAAI上发表过强化学习在王者荣耀中应用的论文。那么强化学习到底是什么，如何应用？下面和大家分享我对强化学习的整个过程，以及强化学习目前在工业界是如何应用的，欢迎沟通交流。
选自Uber 作者：Kenneth O. Stanley、Jeff Clune 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 在深度学习领域，对于具有上百万个连接的多层深度神经网络（DNN），现在往往通过随机梯
机器之心报道 编辑：张倩 在强化学习研究中，一个实验就要跑数天或数周，有没有更快的方法？近日，来自 SalesForce 的研究者提出了一种名为 WarpDrive（曲率引擎）的开源框架，它可以在一个 V100 GPU 上并行运行、训练数千个强化学习环境和上千个智能体。实验结果表明，与 CPU+GPU 的 RL 实现相比，WarpDrive 靠一个 GPU 实现的 RL 要快几个数量级。 深度强化学习是一种训练 AI 智能体的强大方法。然而，如何将强化学习应用于多个智能体或高维状态、观察结果、行动空间等复杂
深度学习不够智能，强化学习又太抽象。深度强化学习是两套理论体系乘风破浪以后的成团产物，其骨架来自强化学习，而灵魂由深度学习赋予。深度强化学习是一个值得持续研究和关注的新方向。
机器学习领域的一大核心主题是序列决策。该任务是在不确定的环境中根据经验决定所要执行的动作序列。序列决策任务涵盖种类广泛的潜在应用，有望对很多领域产生影响，比如机器人、医疗保健、智能电网、金融、自动驾驶汽车等等。
近日，来自Two sigma AI Core团队的David Kriegman教授进行了题为《Deep Learning for Sequences in Quantitative Finance》在线分享。David Kriegman是加州大学圣地亚哥分校的计算机科学与工程教授，也是计算机视觉的专家。他于今年1月份加入了Two Sigma AI Core团队。
机器之心报道 参与：张倩、李泽南 在 OpenAI 推出强化学习课程 Spinning Up 后不久。昨天，DeepMind 与 UCL 合作推出了一门深度学习与强化学习进阶课程，以在线视频形式呈现。
今年来，深度强化学习工程师/研究员已经成为腾讯，网易，字节跳动，华为，阿里巴巴，快手等大厂及一些初创公司如启元世界，超参数重要的招聘岗位，主要面向游戏AI，推荐系统等方向的落地，这对深度强化学习的发展是极大的利好。
什么是强化学习算法呢？要回答这个问题，必须先回答强化学习可以解决什么问题，强化学习如何解决这些问题。
《深度强化学习》希望帮助初学者了解深度强化学习，也希望为教授、研究人员、学生、工程师、管理人员、投资者等广大读者提供一份深度强化学习参考资料。
人工智能（AI）的快速发展和深度学习技术的进步，为游戏领域带来了许多创新和改变。强化学习作为一种重要的AI技术，在游戏AI中得到了广泛应用。本文将探讨强化学习在游戏领域中的应用，以及在应用过程中面临的挑战和解决方法。
---- 新智元报道 编辑：武穆 【新智元导读】前一段时间，LeCun曾预言AGI：大模型和强化学习都没出路，世界模型才是新路。但最近，康奈尔大学有研究人员，正试着用Transformers将强化学习与世界模型连接起来。 很多人都知道，当年打败李世石、柯洁等一众国际顶尖棋手的AlphaGo一共迭代了三个版本，分别是战胜李世石的一代目AlphaGo Lee、战胜柯洁的二代目AlphaGo Master，以及吊打前两代的三代目AlphaGo Zero。 AlphaGo的棋艺能够逐代递增，背后其实是在A
---- 新智元报道 来源：Facebook 编辑：LRS 【新智元导读】你是不是经常感觉目前的强化学习游戏都太过简单，没有挑战性？Facebook最近发布了一个超好用的强化学习沙盒MiniHack，不仅高度可定制化，还内置了一个超难的游戏NetHack，快来挑战吧！ 强化学习（Reinforcement learning， RL）能够帮助人类进行有效地决策，研究成果也遍布游戏、机器人等各个领域。 强化学习的研究进展通常是由模拟基准推动的，研究人员通过在各种各样的模拟器基准上训练模型，并且一些基准
通俗地说，强化学习类似于婴儿学习和发现世界，如果有奖励(正强化)，婴儿可能会执行一个行动，如果有惩罚(负强化)，婴儿就不太可能执行这个行动。这也是来自监督学习和非监督学习的强化学习之间的主要区别，后者从静态数据集学习，而前者从探索中学习。
人工智能（AI）领域在过去几年取得了巨大的进展，其中神经网络和强化学习技术的发展尤为引人注目。这两者结合在一起，正在为AI赋予一种超能力，使其能够在各种领域实现卓越的表现。本文将深入探讨神经网络和强化学习的关键概念，以及它们如何相互结合，为AI赋予超能力。
选自reinforce.io 机器之心编译 作者：Michael Schaarschmidt、Alexander Kuhnle、Kai Fricke 参与：Panda TensorForce 是一个构建于 TensorFlow 之上的新型强化学习 API。强化学习组件开发者 reinforce.io 近日发表了一篇博客文章介绍了 TensorForce 背后的架构和思想。 项目地址：https://github.com/reinforceio/tensorforce 本文将围绕一个实际的问题进行介绍：应用
Pytorch的一个强化的学习教程（ Train a Mario-playing RL Agent）使用超级玛丽游戏来学习双Q网络(强化学习的一种类型)，官网的文章只有代码， 所以本文将配合官网网站的教程详细介绍它是如何工作的，以及如何将它们应用到这个例子中。
阅读本文大约需要5分钟 一、强化学习的模型 强化学习能够实现很多的任务，这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。比如在写论文，写完论文过审了，得到最佳论文凭证的奖学金，获得很高的引用，这些都算正强化。如果论文被拒了或是查重被查出问题了，毕不了业，这些都是负强化。强化学习目标就是要趋利避害。 JackMichael在1975年证明了正强化和负强化的等效性。也就是说，正强化和负强化是等价的。所以我们讨论最大化长期奖励，还是最小化长惩罚并没有本质区别，这是同一个问题。 强化学习最著名的模型就
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL，又译为“增强学习”）这一名词来源于行为心理学，表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。例如，我每天工作中会根据策略决定做出各种动作。如果我的某种决定使我升职加薪，或者使我免遭处罚，那么我在以后的工作中会更多采用这样的策略。
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