《强化学习和随机优化:序列决策的统一框架》是一本新书,它提供了一个统一框架,涵盖了所有在不确定性下进行决策的社区(见jungle.princeton.edu)。这是第一本全面介绍这些领域的书,遵循了确定性优化和机器学习(但不是随机优化)中长期使用的风格。

第一部分提供了基础材料,其中大部分可以略读。第1章提供了通用建模框架的概述,该框架涵盖了任何序列决策问题,最困难的挑战(对于大多数问题)是策略的设计。第1章提供了跨越任何可能被设计的策略的四类策略路线图的早期草图。第2章总结了每个社区的规范化建模框架,这些框架使用了该字段的符号来处理某种形式的序列决策问题。对这一领域完全陌生的读者可以略读这一章,了解已经采用的各种方法。有深度的读者将在这些规范问题中的一个或多个方面有一定程度的专业知识,这将有助于在该问题和我们的框架之间提供一座桥梁。最后,第三章深入探讨了在线学习。本章应该略读,然后在需要时作为参考资料使用。

第二部分-随机搜索-这些是随机优化问题,可以使用自适应算法解决,其中唯一的信息链接迭代是关于函数的信念。我们还将这些状态独立函数称为状态独立函数,以区别于我们在第三部分中开始处理的更一般的状态依赖函数。

第三部分-状态相关问题-这里我们过渡到更丰富的序列问题类,其中被优化的函数是状态相关的。

第四部分-策略搜索-这些章节描述了必须调整的策略,无论是在模拟器中还是通过经验。

第五部分-基于前瞻近似的策略-基于前瞻近似的策略是策略搜索派生的策略的对应。

第六部分-多智能体系统和学习-最后我们展示了如何扩展我们的框架来处理多智能体系统。

目录内容:

Chapter 1 – Introduction

Chapter 2 – Canonical models and applications .

Chapter 3 – Online learning- Revised from ADP book

Chapter 4 – Introduction to stochastic search

Chapter 5 – Derivative-based stochastic optimization

Chapter 6 – Stepsize policies

Chapter 7 – Derivative-free stochastic optimization

Chapter 8 – State-dependent problems

Chapter 9 – Modeling sequential decision problems

Chapter 10 – Uncertainty modeling

Chapter 11 – Designing policies

Chapter 12 – Policy function approximations and policy search

Chapter 13 – Cost function approximations

Chapter 14 – Discrete Markov decision processes

Chapter 15 – Backward approximate dynamic programming

Chapter 16 – Forward ADP I: The value of a policy

Chapter 17 – Forward ADP II: Policy optimization

Chapter 18 – Forward ADP III: Convex functions

Chapter 19 – Direct lookahead policies

Chapter 20 – POMDPs, two-agent systems, and multiagent RL

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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。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

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本书致力于鲁棒优化——一种处理不确定数据优化问题的特定的和相对新颖的方法。

• 数据不确定性的现象是什么,为什么它值得专门处理,

• 如何在鲁棒优化中处理这一现象,以及如何将这种处理方法与处理数据不确定性的传统方法进行比较。

本书的主体部分分为四个部分:

第一部分是 鲁棒线性规划的基本理论,它从一个不确定线性规划问题及其鲁棒/广义鲁棒问题的概念的详细讨论开始。

第二部分可以看作是第一部分的“二次曲线版本”,将non-adjustable鲁棒优化的主要概念推广到二次曲线形式的不确定凸规划问题,重点是不确定二次曲线和半定规划问题。

第三部分致力于鲁棒多阶段决策,特别是鲁棒动态规划。

第四部分提出了三个实际的例子,充分详细地提出了RO方法的应用。

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要实现人工智能的梦想,就需要学会做出正确决策的自主系统。强化学习是这样做的一个强大范式,它与大量的任务相关,包括机器人、游戏、消费者建模和医疗保健。本课程将提供强化学习领域的充实介绍,学生将学习强化学习的核心挑战和方法,包括推广和探索。通过讲课、书面作业和编码作业的结合,学生将学习RL的关键思想和技术。作业将包括强化学习的基础知识以及深度强化学习——一个结合了深度学习技术和强化学习的极具前景的新领域。

地址: https://web.stanford.edu/class/cs234/

学生能够学习到:

  • 定义强化学习与人工智能和非交互式机器学习的区别的关键特征。
  • 给定一个应用问题(例如,计算机视觉,机器人等),决定它是否应该被表述为RL问题;如果是,可以正- 式定义它(根据状态空间,行动空间,动态和奖励模型),说明什么算法(从类)是最适合解决它,并证明你的答案。
  • 在代码中实现通用的RL算法。
  • 描述(列出和定义)分析RL算法的多种标准,并根据这些指标评估算法:例如遗憾度、样本复杂度、计算复杂度、经验性能、收敛性等。
  • 描述探索与开发的挑战,并对至少两种解决这一挑战的方法进行比较和对比(从性能、可伸缩性、实现的复杂性和理论保证方面)。

内容目录:

  • Introduction to Reinforcement Learning
  • Tabular MDP planning
  • Tabular RL policy evaluation
  • Q-learning
  • RL with function approximation
  • Policy search
  • Exploration
  • Exploration / Exploitation
  • Batch Reinforcement Learning
  • Monte Carlo Tree Search
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本课程关注控制理论和强化学习的理论介绍,侧重于连续状态空间以及物理世界和机器人技术的应用。我们强调计算效率的算法和可证明的界。特别关注RL中非随机控制和遗憾最小化的新方法。我们将与该领域的经典方法论进行比较和对比。

本课程的练习和项目将需要用python编写代码。

这门课程对所有学生开放,但要求有很强的数学背景。

https://sites.google.com/view/cos59x-cct/home

深度学习的先驱、图灵奖获得者Yann Lecun教授有一种非常简洁明了地抓住问题症结的气质。2020年2月左右,他在巴巴多斯研讨会上说,

“控制=梯度强化学习”。

强化学习和控制理论的关键区别在于它们所操作的空间。强化学习的范围通常位于离散状态空间(如围棋、国际象棋),而控制理论通常处理涉及物理和连续空间(如机器人)的问题。物理学和结构环境的知识使我们能够利用差分信息。

后者允许我们使用强大的数学优化和凸松弛技术来设计高效的算法。这是自适应非随机控制理论的主题,也是本课程的主题。

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强化学习(RL)作为一种可行且强大的技术,正逐渐成为一种解决各种复杂业务问题的技术,这些问题涉及不确定条件下的连续优化决策。尽管RL被归类为机器学习(ML)的一个分支,但它往往与ML(监督学习和非监督学习)的其他分支有很大的不同。事实上,RL似乎掌握着开启人工智能前景的钥匙——机器可以根据观察到的异常信息调整决策,同时不断转向最佳结果。它在无人驾驶汽车、机器人和策略游戏等备受关注的问题上的应用,预示着未来RL算法将拥有远超人类的决策能力。但是当谈到RL的学习应用时,人们似乎不愿意直接进入。我们经常听到甚至技术人员声称RL涉及“高等数学”和“复杂工程”,所以似乎有一个心理障碍进入。虽然现实世界的RL算法和实现在克服众所周知的最后业务问题时确实变得相当复杂,但是RL的基础实际上不需要繁重的技术机器就可以学会。本书的核心目的是通过在理解的深度和保持基本技术内容之间找到平衡来揭开RL的神秘面纱。因此,我们将学习:

  • 您将了解简单而强大的马尔可夫决策过程(MDPs)理论——不确定情况下的序列最优决策框架。您将坚定地理解Bellman方程的力量,它是所有动态规划和所有RL算法的核心。

  • 您将掌握动态规划(DP)算法,这是一类(用人工智能的语言)规划算法。您将学习策略迭代、值迭代、逆向归纳、近似动态规划和广义策略迭代的重要概念,它是所有DP和所有RL算法的核心。

  • 您将获得各种强化学习(RL)算法的坚实的理解,从基本算法如SARSA和Q-Learning,并进入学习在实践中工作得很好的几个重要的算法,包括梯度时间差分,深度Q网络,最小二乘策略迭代,策略梯度,蒙特卡罗树搜索。您将了解如何利用bootstrapping、off-policy学习和基于深度神经网络的函数逼近在这些算法中获得优势。您还将学习如何平衡探索和利用Multi-Armed Bandits技术,如置信上限,汤普森采样,梯度盗匪和信息状态空间算法。

  • 您将练习大量的模型和算法的“从头开始”Python实现。贯穿全书,我们强调了良好的Python编程实践,包括接口设计、类型注释、函数式编程和基于继承的多态(始终确保编程原则反映数学原则)。从这本书中获得的更大的收获是一种将应用数学概念与软件设计范例相结合的罕见的(高需求的)能力。

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基于最近关于非凸优化算法在训练深度神经网络和数据分析中的其他优化问题中的应用,我们对非凸优化算法全局性能保证的最新理论成果进行了综述。我们从经典的论证开始,证明一般的非凸问题不可能在合理的时间内得到有效的解决。然后,我们给出了一个可以通过尽可能多地利用问题的结构来寻找全局最优解的问题列表。处理非凸性的另一种方法是将寻找全局最小值的目标放宽到寻找一个平稳点或局部最小值。对于这种设置,我们首先给出确定性一阶方法收敛速度的已知结果,然后是最优随机和随机梯度格式的一般理论分析,以及随机一阶方法的概述。然后,我们讨论了相当一般的一类非凸问题,如α-弱拟凸函数的极小化和满足Polyak- Lojasiewicz条件的函数,这些函数仍然可以得到一阶方法的理论收敛保证。然后我们考虑非凸优化问题的高阶、零阶/无导数方法及其收敛速度。

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概率论起源于17世纪的法国,当时两位伟大的法国数学家,布莱斯·帕斯卡和皮埃尔·德·费马,对两个来自机会博弈的问题进行了通信。帕斯卡和费马解决的问题继续影响着惠更斯、伯努利和DeMoivre等早期研究者建立数学概率论。今天,概率论是一个建立良好的数学分支,应用于从音乐到物理的学术活动的每一个领域,也应用于日常经验,从天气预报到预测新的医疗方法的风险。

本文是为数学、物理和社会科学、工程和计算机科学的二、三、四年级学生开设的概率论入门课程而设计的。它提出了一个彻底的处理概率的想法和技术为一个牢固的理解的主题必要。文本可以用于各种课程长度、水平和重点领域。

在标准的一学期课程中,离散概率和连续概率都包括在内,学生必须先修两个学期的微积分,包括多重积分的介绍。第11章包含了关于马尔可夫链的材料,为了涵盖这一章,一些矩阵理论的知识是必要的。

文本也可以用于离散概率课程。材料被组织在这样一种方式,离散和连续的概率讨论是在一个独立的,但平行的方式,呈现。这种组织驱散了对概率过于严格或正式的观点,并提供了一些强大的教学价值,因为离散的讨论有时可以激发更抽象的连续的概率讨论。在离散概率课程中,学生应该先修一学期的微积分。

为了充分利用文中的计算材料和例子,假设或必要的计算背景很少。所有在文本中使用的程序都是用TrueBASIC、Maple和Mathematica语言编写的。

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在复杂的以人为中心的系统中,每天的决策都具有决策相关信息不完全的特点。现有决策理论的主要问题是,它们没有能力处理概率和事件不精确的情况。在这本书中,我们描述了一个新的理论的决策与不完全的信息。其目的是将决策分析和经济行为的基础从领域二价逻辑转向领域模糊逻辑和Z约束,从行为决策的外部建模转向组合状态的框架。

这本书将有助于在模糊逻辑,决策科学,人工智能,数学经济学,和计算经济学的专业人员,学者,经理和研究生。

读者:专业人士,学者,管理者和研究生在模糊逻辑,决策科学,人工智能,数学经济学,和计算经济学。

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为工程师写的机器学习简介(A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers)

https://arxiv.org/abs/1709.02840

摘要

本专著的目标是介绍机器学习领域内的关键概念、算法和理论框架,涵盖了监督学习与无监督学习、统计学习理论、概率图模型和近似推断等方向。本专著的目标读者是具有概率学和线性代数背景的电气工程师。本书基于第一原理(first principle)写作,并按照有清晰定义的分类方式对其中的主要思想进行了组织,其中的类别包含鉴别式模型和生成式模型、频率论者和贝叶斯方法、准确推断和近似推断、有向模型和无向模型、凸优化和非凸优化。本书中的数学框架使用了信息论的描述方式,以便工具具有统一性。书中提供了简单且可重复的数值示例,以便读者了解相关的关键动机和结论。本专著的目的并不是要为每个特定类别中已有的大量解决方案提供详尽的细节描述(这些描述读者可参阅教科书和论文了解),而是为了给工程师提供一个切入点,以便他们能借此进一步深入机器学习相关文献。

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强化学习是现在人工智能领域里面最活跃的研究领域之一,它是一种用于学习的计算方法,其中会有一个代理在与复杂的不确定环境交互时试图最大化其所收到的奖励。现在,如果你是一个强化学习的初学者,由 Richard Sutton 和 Andrew Barto 合著的《Reinforcement Learning : An Introduction》可能就是你的最佳选择。这本书提供了关于强化学习的简单明了的关键思想和算法的解释。他们讨论了该领域的知识基础的历史延伸到了最新的发展的应用。

本书全文共分三部分,17章内容

  • 第一部分:列表(Tabular)解决法,第一章描述了强化学习问题具体案例的解决方案,第二章描述了贯穿全书的一般问题制定——有限马尔科夫决策过程,其主要思想包括贝尔曼方程(Bellman equation)和价值函数,第三、四、五章介绍了解决有限马尔科夫决策问题的三类基本方法:动态编程,蒙特卡洛方法、时序差分学习。三者各有其优缺点,第六、七章介绍了上述三类方法如何结合在一起进而达到最佳效果。第六章中介绍了可使用适合度轨迹(eligibility traces)把蒙特卡洛方法和时序差分学习的优势整合起来。第七章中表明时序差分学习可与模型学习和规划方法(比如动态编程)结合起来,获得一个解决列表强化学习问题的完整而统一的方案。

  • 第二部分:近似求解法,从某种程度上讲只需要将强化学习方法和已有的泛化方法结合起来。泛化方法通常称为函数逼近,从理论上看,在这些领域中研究过的任何方法都可以用作强化学习算法中的函数逼近器,虽然实际上有些方法比起其它更加适用于强化学习。在强化学习中使用函数逼近涉及一些在传统的监督学习中不常出现的新问题,比如非稳定性(nonstationarity)、引导(bootstrapping)和目标延迟(delayed targets)。这部分的五章中先后介绍这些以及其它问题。首先集中讨论在线(on-policy)训练,而在第九章中的预测案例其策略是给定的,只有其价值函数是近似的,在第十章中的控制案例中最优策略的一个近似已经找到。第十一章讨论函数逼近的离线(off-policy)学习的困难。第十二章将介绍和分析适合度轨迹(eligibility traces)的算法机制,它能在多个案例中显著优化多步强化学习方法的计算特性。这一部分的最后一章将探索一种不同的控制、策略梯度的方法,它能直接逼近最优策略且完全不需要设定近似值函数(虽然如果使用了一个逼近价值函数,效率会高得多)。

  • 第三部分:深层次研究,这部分把眼光放到第一、二部分中介绍标准的强化学习思想之外,简单地概述它们和心理学以及神经科学的关系,讨论一个强化学习应用的采样过程,和一些未来的强化学习研究的活跃前沿。

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题目:Applied Reinforcement Learning with Python With OpenAI Gym, Tensorflow, and Keras

深入研究强化学习算法,并通过Python将它们应用到不同的用例中。这本书涵盖了重要的主题,如策略梯度和Q学习,并利用框架,如Tensorflow, Keras,和OpenAI Gym。

Python中的应用增强学习向您介绍了强化学习(RL)算法背后的理论和用于实现它们的代码。您将在指导下了解OpenAI Gym的特性,从使用标准库到创建自己的环境,然后了解如何构建强化学习问题,以便研究、开发和部署基于rl的解决方案。

你将学习:

  • 用Python实现强化学习
  • 使用AI框架,如OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
  • 通过云资源部署和培训基于增强学习的解决方案
  • 应用强化学习的实际应用

这本书是给谁看的: 数据科学家、机器学习工程师和软件工程师熟悉机器学习和深度学习的概念。

地址:

https://www.springerprofessional.de/en/applied-reinforcement-learning-with-python/17098944

目录:

第1章 强化学习导论

在过去的一年里,深度学习技术的不断扩散和发展给各个行业带来了革命性的变化。毫无疑问,这个领域最令人兴奋的部分之一是强化学习(RL)。这本身往往是许多通用人工智能应用程序的基础,例如学习玩视频游戏或下棋的软件。强化学习的好处是,假设可以将问题建模为包含操作、环境和代理的框架,那么代理就可以熟悉大量的任务。假设,解决问题的范围可以从简单的游戏,更复杂的3d游戏,自动驾驶汽车教学如何挑选和减少乘客在各种不同的地方以及教一个机械手臂如何把握对象和地点在厨房柜台上。

第二章 强化学习算法

读者应该知道,我们将利用各种深度学习和强化学习的方法在这本书。然而,由于我们的重点将转移到讨论实现和这些算法如何在生产环境中工作,我们必须花一些时间来更详细地介绍算法本身。因此,本章的重点将是引导读者通过几个强化学习算法的例子,通常应用和展示他们在使用Open AI gym 不同的问题。

第三章 强化学习算法:Q学习及其变体

随着策略梯度和Actor-Critic模型的初步讨论的结束,我们现在可以讨论读者可能会发现有用的替代深度学习算法。具体来说,我们将讨论Q学习、深度Q学习以及深度确定性策略梯度。一旦我们了解了这些,我们就可以开始处理更抽象的问题,更具体的领域,这将教会用户如何处理不同任务的强化学习。

第四章 通过强化学习做市场

除了在许多书中发现的强化学习中的一些标准问题之外,最好看看那些答案既不客观也不完全解决的领域。在金融领域,尤其是强化学习领域,最好的例子之一就是做市。我们将讨论学科本身,提出一些不基于机器学习的基线方法,然后测试几种基于强化学习的方法。

第五章 自定义OpenAI强化学习环境

在我们的最后一章,我们将专注于Open AI Gym,但更重要的是尝试理解我们如何创建我们自己的自定义环境,这样我们可以处理更多的典型用例。本章的大部分内容将集中在我对开放人工智能的编程实践的建议,以及我如何编写这个软件的建议。最后,在我们完成创建环境之后,我们将继续集中精力解决问题。对于这个例子,我们将集中精力尝试创建和解决一个新的视频游戏。

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