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。
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。
先说结论，我 同意 这个观点。为了论证这个观点，我将从最易于理解的“监督学习”入手，基于 “'分类问题'的实质就是在拟合不同类别的数据的分布”这个共识展开，提出 “从微观和宏观上看这个学习系统得到的理解是不同的” 这个观点。接着引申到强化学习。
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
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。
【新智元导读】AlphaGo的巨大成功掀起了围棋界三千年未有之大变局，也使得深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)渐为大众熟悉。尤其是最新推出的AlphaGo Zero完全摒弃了人类知识，并且三天内碾压了早期版本的AlphaGo，更足显强化学习和深度学习结合的巨大威力。AlphaGo Zero的论文侧重于描述效果，对于方法的论述比较简短，没有相关背景的人读起来可能会有一些困难。本文对强化学习以及AlphaGo Zero算法做了详细描述。 作者简介：王晶，Google广告大数据
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
此论文出自google Brain并发表与ICLR2017，看这篇论文主要是google Brain在cvpr2017上发表了一篇NASnet论文。
强化学习逐渐引起公众的注意要归功于谷歌的DeepMind公司。DeepMind公司最初是由Demis Hassabis, Shane Legg和Mustafa Suleyman于2010年创立的。创始人Hassabis有三重身份：游戏开发者，神经科学家以及人工智能创业者。Hassabis游戏开发者的身份使人不难理解DeepMind在Nature上发表的第一篇论文是以雅达利（atari）游戏为背景的。同时，Hassabis又是国际象棋高手，他在挑战完简单的雅达利游戏后再挑战深奥的围棋游戏也就不难理解了。这就有了AlphaGo和李世石的2016之战，以及他在Nature发表的第二篇论文。一战成名之后，深度强化学习再次博得世人的眼球。当然，DeepMind的成功离不开近几年取得突破进展的深度学习技术。本节主要讲解DQN，也就是DeepMind发表在Nature上的第一篇论文，名字是Human-level Control throughDeep Reinforcement Learning。
本文介绍了如何使用强化学习玩文本游戏，通过使用卷积神经网络和强化学习算法，可以有效地处理游戏中的状态和动作，从而实现游戏中的智能决策。相比传统的基于规则的系统，这种方法可以在文本游戏中获得更好的性能和鲁棒性。
DeepMind 研究者近期在 Trends In Cognitive Sciences 期刊上发表文章，概览了深度强化学习中的一些新技术，这些技术旨在弥补强化学习智能体与人类之间的学习速度鸿沟。正如上个月打 TI 8 的 OpenAI Five，它相当于人类玩了「4 万 5 千年」的 Dota 2 游戏，如果智能体能像人类那样「快学习」，也许它的学习能更高效。
我们所谓的人工智能算法就是一个机器嵌入了这个算法后，这个机器就拥有了人所具有的基本能力，比如观察、思考、学习、创造等，本文要说的就是这个算法。 人工智能算法主要由两部分组成：深度学习（Deep Learning）和强化学习(Reinforce Learning) 深度学习 深度学习就是多层人工神经网络。 📷 它主要包括三个部分：输入层、隐藏层、输出层。输入层就是机器的输入数据，比如我们问它："你吃了吗？"，而隐藏层就是对这句话的特征提取和分析的过程，机器想我今天到底有没有吃，然后输出层就是结果，比如机器人说
本文介绍了强化学习中的马尔科夫决策过程、模型相关的强化学习、模型无关的策略评价、模型无关的策略学习和价值函数近似等概念。作者通过举例来说明这些概念在强化学习中的应用，并提出了针对这些概念的相关算法。最后，作者对强化学习未来的研究方向进行了展望，包括深度强化学习和策略搜索算法等。
深度强化学习（或者增强学习）是一个很难掌握的一个领域。在众多各式各样缩写名词和学习模型中，我们始终还是很难找到最好的解决强化学习问题的方法。强化学习理论并不是最近才出现的。实际上，一部分强化学习理论可以追溯到 1950 年代中期（http://t.cn/RQIvvDn ）。如果你是强化学习的纯新手，我建议你先看看我前面的文章《介绍强化学习和 OpenAI Gym》（http://t.cn/RK97gKa ）来学习强化学习的基础知识。 深度强化学习需要更新大量梯度。有些深度学习的工具 ，比如 TensorFl
AI科技评论按：近年来，深度强化学习（Deep reinforcement learning）方法在人工智能方面取得了瞩目的成就，从 Atari 游戏、到围棋、再到无限制扑克等领域，AI 的表现都大大超越了专业选手，这一进展引起了众多认知科学家的关注。不过 Deep RL 需要大量的训练数据，人们开始质疑深度强化学习过于依赖样本，导致效率低下，无法与人类学习的合理模型相匹配。
MILA 2018 夏季课程包括深度学习夏季课程（DLSS）和强化学习夏季课程（RLSS），并主要由以下机构支持。Yoshua Bengio 等人组织的夏季课程每年都非常受关注，每一个主题及讲师都是该领域的资深研究者，今年包括 Yoshua Bengio 和 Richard Sutton 在内的讲师大多来自常青藤院校、谷歌大脑、VECTOR INSTITUTE 和 MILA 实验室等知名的研究机构。
新增了七个教程： PyTorch 中文官方教程 1.7 学习 PyTorch PyTorch 深度学习：60 分钟的突击 张量 torch.autograd的简要介绍 神经网络 训练分类器 通过示例学习 PyTorch 热身：NumPy PyTorch：张量 PyTorch：张量和 Autograd PyTorch：定义新的 Autograd 函数 PyTorch：nn PyTorch：optim PyTorch：自定义nn模块 PyTorch：控制流 + 权重共享 torch.nn到底是什么？ 使
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
卷积神经网络属于前面介绍的前馈神经网络之一，它对于图形图像的处理有着独特的效果，在结构上至少包括卷积层和池化层。卷积神经网络是最近几年不断发展的深度学习网络，并广泛被学术界重视和在企业中应用，代表性的卷积神经网络包括LeNet-5、VGG、AlexNet 等。
近日，为了让工业界能更好地使用前沿强化学习算法，Tensorlayer 强化学习团队发布了专门面向工业界的整套强化学习基线算法库---RLzoo。(TensorLayer 是基于 TensorFlow 的延伸库，用于对基本的神经网络构建和多样的神经网络应用进行更好的支持，未来将支持更多底层计算引擎。)
文章：Mnih V , Kavukcuoglu K , Silver D , et al. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning[J]. Computer Science, 2013. DeepMind链接：(https://deepmind.com/research/publications/playing-atari-deep-reinforcement-learning)
语音识别技术的演进一直受益于不断发展的机器学习算法，其中强化学习作为一种强大的学习范式，逐渐在语音识别领域崭露头角。本文将深入研究强化学习在语音识别中的演变过程，结合实例详细探讨其部署过程，包括数据处理、模型训练与部署等方面。
MILA 2018 夏季课程包括深度学习夏季课程（DLSS）和强化学习夏季课程（RLSS）。Yoshua Bengio 等人组织的夏季课程每年都非常受关注，每一个主题及讲师都是该领域的资深研究者，今年包括 Yoshua Bengio 和 Richard Sutton 在内的讲师大多来自常青藤院校、谷歌大脑、VECTOR INSTITUTE 和 MILA 实验室等知名的研究机构。
2021 年伊始，机器之心发布《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》，基于顶会、论文及专利等公共数据、机器之心专业领域数据仓库，通过数据挖掘定位七大趋势性 AI 技术领域。
本篇博文主要为大家介绍一个课程网站，汇集了机器学习，深度学习、强化学习的各个方面，包括：
TEG数据平台部联合AiLab、Ai平台部，结合语音合成、语音识别、机器人问答、大数据能力等前沿性、高复用性的功能模块构建腾讯小知智能机器人产品，支持问答、业务办理、营销推广、回访调研、通知提醒等应用场景，降低人工服务成本、提升服务质量和转化效率，目前已在多个领域落地，如公安、零售、教育和地产等。
导读：深度学习已经存在了几十年，不同的结构和架构针对不同的用例而进行演变。其中一些是基于我们对大脑的想法，另一些是基于大脑的实际工作。本文将简单介绍几个业界目前使用的先进的架构。
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。
原文：小白系列（6）| Q-Learning vs. Deep Q-Learning vs. Deep Q-Network
强化学习（Reinforcement Learning，RL）近年来受到了广泛关注，因为它在多个领域取得了成功的应用，包括博弈论、运筹学、组合优化、信息论、基于模拟的优化、控制理论和统计学。
【新智元导读】深度强化学习将有助于革新AI领域，它是朝向构建对视觉世界拥有更高级理解的自主系统迈出的一步。本文将涵盖深度强化学习的核心算法，包括深度Q网络、置信区域策略优化和异步优势actor-critic算法（A3C）。同时，重点介绍深度强化学习领域的几个研究方向。 本文预计在IEEE信号处理杂志“图像理解深度学习”专刊发表。作者Kai Arulkumaran是伦敦帝国理工大学的博士生，Marc Peter Deisenroth是伦敦帝国理工大学的讲师，Miles Brundage是亚利桑那州立大学博士
TEG数据平台部联合AiLab、Ai平台部，结合语音合成、语音识别、机器人问答、大数据能力等前沿性、高复用性的功能模块构建腾讯小知智能语音机器人产品，支持问答、业务办理、营销推广、回访调研、通知提醒等应用场景，降低人工服务成本、提升服务质量和转化效率，目前已在多个领域落地，如公安、零售、教育和地产等。
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【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏（http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/）老师撰写的《神经网络与深度学习》书册，是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一，每一章都是干货，非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩报告，报告非常精彩，深入浅出地介绍了神经网络与深度学习的一系列相关知识，基本上围绕着邱老师的《神经网络与深度学习》一书进行讲解。专知希望把如此精华知识资料分发给更多AI从业者，
AI 科技评论按：喜欢机器学习和人工智能，却发现埋头苦练枯燥乏味还杀时间？油管频道 Arxiv Insights 每周精选，从技术视角出发，带你轻松深度学习。
强化学习算法的实现需要合适的平台和工具。本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法，再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法，为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实基础。
综述 本篇博文将向大家演示，如何在仅仅运用78行代码的情况下，利用 Keras 和 Gym 实现深度强化学习，使得 CartPole 这款游戏得以成功运行。 即使你不知道强化学习是什么也没关系，我会
蛮挫败的，所以我决定建立一个深度Q网络，用这个网络学习如何在任一电子游戏中打败我的妹妹。
↑开局一张图，故事全靠编。我常常会扪心自问，一个连本行工作都干不好的人，还有时间去捣鼓别的领域，去“学习”别的领域的新知识？然鹅，自诩为“Copy攻城狮”的我，膨胀到像 学一波AI，不求结果，为了兴趣愿意去尝试，哪怕到头来竹篮打水一场空。于是，机缘巧合通过齐老师了解到Baidu的AIStuio以及此次飞浆的实战入门课。国际惯例，免费的午餐实际上并非真正的面试，如同HuaweiCloud的AI训练营推广ModelArts，这次的课也是为了推广飞浆。当然，对于AI小白来说，这些 都是非常不错的工具，里面的学习资源也非常丰富，废话不多说，马上开启Copy之路！
选自DeepLearning4j 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 从 AlphaGo 到自动驾驶汽车，我们能在很多最先进的人工智能应用中找到强化学习的身影。这种技术是如何从零开始慢慢学会完成任务，成长为「超越人类水平」的专家的？本文将会进行一番简要介绍。 神经网络造就了最近我们在计算机视觉、机器翻译和时间序列预测等领域上的突破—同时它也可以和强化学习算法结合来创建一些惊人的成果，例如 AlphaGo（参阅：无需人类知识，DeepMind 新一代围棋程序 AlphaGo Zero 再次
AI 科技评论按：2018 年 5 月 31 日-6 月 1 日，中国自动化学会在中国科学院自动化研究所成功举办第 5 期智能自动化学科前沿讲习班，主题为「深度与宽度强化学习」。
图1.经过学习的神经网络动态模型能使一个六足机器人学会遵循既定的轨迹运行，并且只需要17分钟的实际经验。
以深度学习为代表的机器学习技术，已经在很大程度颠覆了传统学科的研究方法。然后，对于传统学科的研究人员，机器学习算法繁杂多样，到底哪种方法更适合自己的研究问题，常常是一大困扰。
---- 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
李林 千平 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “它最终超越了我们所有预期”。 DeepMind团队又放惊天消息。 简单地说，AlphaGo又有了重大进步。DeepMind把这个新版
让机器人在现实世界中自主行动是很困难的。即使拥有昂贵的机器人和世界级的研究人员，机器人在复杂的、非结构化的环境中仍然难以自主导航和交互。 图1：一个学习的神经网络动态模型使一个六足机器人能够学习运行和
本期 Arxiv Insights 将重点介绍机器学习中的子领域“强化学习”，也是机器人最具智能前景的方向之一。
这篇发表在nature 2016年1月27日上的文章题目为："Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search"来自Google deep mind，它阐述了AlphaGo的模型过程和训练方法，让我们对这篇论文进行解读，看看为何AlphaGo可以成为迄今最强大的围棋对弈程序吧。
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