【微软亚研130PPT教程】强化学习简介

2018 年 10 月 26 日 专知

【导读】近年来,强化学习特别是深度强化学习在棋类、视屏游戏、机器人控制等问题上取得了极大的成功,成为人工智能研究的热点。 微软亚洲研究院的秦涛研究员在报告《强化学习简介》中对强化学习做一个简要介绍。


报告内容


该报告分为3个部分:

  1. 强化学习基础,包括:

    • 马氏决策过程

    • Bellman方程

    • 规划

    • 最优控制

    • 蒙特卡洛采样

    • TD算法

  2. 强化学习新算法,包括:

    • 基于值函数的算法

    • 基于策略函数的算法    

    • 基于两者的混合算法

  3. 强化学习所面临的挑战,如鲁棒性、样本效率等


讲者简介


秦涛 博士,微软亚洲研究院资深研究员/经理,中国科学技术大学博士生导师。主要研究领域包括机器学习和人工智能(深度学习和强化学习的算法设计、理论分析及在实际问题中的应用),互联网搜索与计算广告,博弈论和多智能体系统,在国际会议和期刊上发表学术论文100余篇。曾任SIGIR、ACML、AAMAS领域主席,担任多个国际学术大会程序委员会成员,包括ICML、NIPS、KDD、IJCAI、AAAI、WSDM、EC、SIGIR、AAMAS、WINE,曾任多个国际学术研讨会联合主席。获得《北京青年》2017年度年度“工匠精神·青年榜样”奖。


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附部分PPT:


参考链接:

  • http://www.cips-cl.org/static/CCL2018/downloads/tutorialsPPT/T4.pdf


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