Google DeepMind 是一家英国的人工智能公司。公司创建于 2010 年,最初名称是 DeepMind 科技,在 2014 年被谷歌收购。

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https://deepmind.com/learning-resources/-introduction-reinforcement-learning-david-silver

这个经典的10部分课程,由强化学习(RL)的驱David Silver教授,虽然录制于2015年,但仍然是任何想要学习RL基础的同学所必需的资源。

强化学习已经成为现代机器学习中一项强大的技术,它允许系统通过反复试验进行学习。它已成功应用于许多领域,包括AlphaZero等系统,学会了掌握国际象棋、围棋和Shogi游戏。

这门课程由DeepMind首席科学家、伦敦大学学院教授、AlphaZero的共同创始人David Silver教授共同向学生们介绍RL中使用的主要方法和技术。学生们还会发现萨顿和巴托的经典著作《强化学习:入门》(Reinforcement Learning: an Introduction)是一个很有帮助的书籍。

经典书《强化学习导论》

强化学习教父 Richard Sutton 的经典教材《Reinforcement Learning:An Introduction》第二版公布啦。本书分为三大部分,共十七章,机器之心对其简介和框架做了扼要介绍,并附上了全书目录、课程代码与资料。下载《强化学习》PDF 请点击文末「阅读原文」。

原书籍地址:hhttp://incompleteideas.net/book/the-book.html

当我们思考学习的本质时,首先映入脑海的想法很可能是通过与环境的交互进行学习。当一个婴儿玩耍时,挥舞手臂,左顾右盼,旁边没有老师指导他,他与环境却有着一种直接的感知连接。通过这种连接,他懂得了因果关系,行动带来的结果,以及为了达成目标所需做的一切。人的一生中,这样的交互成了我们关于环境和自身知识的主要来源。不管学习驾驶汽车,还是进行一场交谈,实际上我们自始至终观察着环境如何回应我们的所为,并通过自身行为影响当下情景。交互式学习几乎是所有学习与智能理论的基石。

本书中我们提出了一种通过计算实现交互式学习的方法。我们没有直接理论化人类或动物的学习方式,而是探索理想的学习环境,评估不同学习方法的有效性。即,我们站在人工智能研究者或工程师的角度来解决问题。我们探讨了在解决科学或经济问题方面表现突出的机器的设计,通过数学分析或计算实验评估其设计。我们提出的这一方法称之为强化学习。相较于其他机器学习方法,它更专注于交互之中的目标导向性学习。

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We present DeepMind Lab2D, a scalable environment simulator for artificial intelligence research that facilitates researcher-led experimentation with environment design. DeepMind Lab2D was built with the specific needs of multi-agent deep reinforcement learning researchers in mind, but it may also be useful beyond that particular subfield.

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