【开放新书】不确定性决策与强化学习,267页pdf,瑞典查尔姆斯理工大学

2020 年 4 月 28 日 专知
【开放新书】不确定性决策与强化学习,267页pdf,瑞典查尔姆斯理工大学


决策理论是现代人工智能和经济学的基础。本课程主要从统计学的角度,也从哲学的角度,为决策理论打下坚实的基础。本课程有两个目的:


深入了解统计决策理论、实验设计的自动化方法,并将其与人类决策联系起来。

通过开发算法和智能代理的实验,将该理论应用到强化学习和人工智能的实际问题中。


课程可分为两部分。


在第一部分,我们介绍了主观概率和效用的概念,以及如何用它们来表示和解决决策问题。然后讨论未知参数的估计和假设检验。最后,我们讨论了顺序抽样、顺序实验,以及更一般的顺序决策。


第二部分是不确定性下的决策研究,特别是强化学习和专家咨询学习。首先,我们研究几个有代表性的统计模型。然后,我们给出了使用这些模型做出最优决策的算法的概述。最后,我们来看看学习如何根据专家的建议来行动的问题,这个领域最近在在线广告、游戏树搜索和优化方面有很多应用。


http://www.cse.chalmers.se/~chrdimi/teaching/optimal_decisions/index.html


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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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