强化学习导论第二版全新出炉。本书,由麻省理工大学出版社出版,预计于11月开印。它的电子版目前已经被作者公开,让我们可以在出版前,抢先阅读。

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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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题目: Reinforcement Learning:Theory and Algorithms

简介:

强化学习是近几年研究的热点,特别是伴随DeepMind AlphaGo的出现名声大噪。强化学习(RL)是一种机器学习范式,在这种范式中,agent从经验中学习完成顺序决策任务,RL在机器人、控制、对话系统、医疗等领域有广泛的应用。《强化学习:理论与算法》这本书讲述了强化学习最新进展,包括MDP、样本复杂度、策略探索、PG、值函数等关键议题,是了解强化学习的材料。

章节:

  • 第一章:马尔科夫决策过程MDP 预介绍
  • 第二章:生成模型的样本复杂度
  • 第三章:强化学习的策略探索
  • 第四章:策略梯度方法
  • 第五章:值函数近似
  • 第六章:RL的战略探索和丰富的观测资料
  • 第七章:行为克隆和学徒学习

作者简介:

Alekh Agarwal目前是微软人工智能研究中心的研究员,领导强化学习研究小组。之前,在加州大学伯克利分校获得计算机科学博士学位后,与彼得·巴特利特(Peter Bartlett)和马丁·温赖特(Martin Wainwright)一起在纽约微软研究院(Microsoft Research)度过了六年美好的时光。

姜楠,UIUC助理教授,机器学习研究员。核心研究领域是强化学习(RL),关注于RL的样本效率,并利用统计学习理论中的思想来分析和开发RL算法。

沙姆·卡卡德(Sham M. Kakade)是华盛顿研究基金会(Washington Research Foundation)数据科学主席,同时在华盛顿大学(University of Washington)艾伦学院(Allen School)和统计学系任职。他致力于机器学习的理论基础,专注于设计(和实现)统计和计算效率的算法。

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