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Integrating Behavioral Cloning into a Reinforcement Learning pipeline
近年来，随着众多能够创造出具有智能剂的技术的兴起，增强学习（RL）的增长已经显着增长。每当我们提供合适的学习环境和明确定义的目标时，这些代理人就可以解决众多的顺序决策问题。尽管如此，在某些现实世界中应用这些算法仍然很困难：RL在很大程度上依赖奖励功能，并且这种信号的设计通常很麻烦。此外，RL的反复试验性质使其成为一种极其摄入的技术，在训练的第一个时期中具有接近随机的方式。这些限制使通过RL学习不适合现实世界环境，因为在这些情况下，低绩效行为是不可接受的，收集样本很昂贵（就时间或实际成本而言）。在某些情况下，专家们同意，要克服上面显示的challenges，它更容易演示DeSired行为，而不是手动设计它或尝试从头开始学习它。通过试图模拟给名的演示来进行学习过程称为模仿学习（IL）。此re-
通过逆增强学习迈向可解释的深层增强学习模型
摘要 - 人工智能，特别是通过深度学习的最新进步（DL），在自然语言处理和计算机视觉等领域的许多任务中都取得了出色的表现。对于某些高风险域，除了理想的性能指标外，通常还需要高水平的解释性才能可靠地使用AI。不幸的是，DL模型的黑匣子性质阻止了研究人员为DL模型的推理过程和决策提供阐释描述。在这项工作中，我们提出了一个利用对抗性逆增强学习的新颖框架，该框架可以为通过强化学习模型做出的决策提供全球解释，并捕获该模型通过总结模型的决策过程所遵循的直觉趋势。索引术语 - 对抗性逆增强学习，自然语言处理，抽象性摘要
EEE598：机器人技术中的加固学习
EEE598：机器人技术讲师中的加固学习：Jennie SI，博士学位。Professor Department of Electrical Engineering Contact: si@asu.edu 1) please use this email for prompt response 2) please use an informative subject line such as “EEE598, question about xyz” Zoom link for office hours (TBA): OFFICE HOURS: M W 8:45pm-10:00pm PREREQUISITES : Basic knowledge of linear algebra, differential/difference equations, basic concept of feedback control, computer coding experience, or instructor 赞同。教科书：精选论文，书籍章节，有关强化学习和机器人技术的笔记•R。S。Sutton和A. G. Barto。强化学习：介绍，2018•D。E. Kirk。最佳控制理论：简介，1970年•D。P. Bertsekas。强化学习与最佳控制，2019年•F。L. Lewis，D。Vrabie和K. G. Vamvoudakis“强化学习和反馈控制” IEEE Control Systems Magazine，第32卷，第32页，2012年，P.76-105课程描述
现代生物统计学中的强化学习
AI component: (iv) decision rules d = { d t } t ∈ N Main strategy to optimize decision rules • Offline methods for finite-horizon decision prob- lems, with some exceptions (e.g., for EHRs- based DTRs an indefinite horizon may be con- sidered) • While finite-horizon problems in general ac- count for the full individual history over time, indefinite horizon problems assume a马尔可夫结构。
密集的深强化学习
https://www.businessinsider.com/report-1000万秒，驾驶-Cars-will-be-be-be-be-the-the-the-the-the-the-by-by-2020-2015-5-6（2016）。 4。 日产承诺在2020年之前自动驾驶汽车，https://www.wired.com/2013/08/nissan-autonicous-drive/，267https://www.businessinsider.com/report-1000万秒，驾驶-Cars-will-be-be-be-be-the-the-the-the-the-the-by-by-2020-2015-5-6（2016）。4。日产承诺在2020年之前自动驾驶汽车，https://www.wired.com/2013/08/nissan-autonicous-drive/，267
深入加固学习的邀请
培训深层神经网络以最大程度地提高目标，已成为过去十年来成功机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过有监督的学习对这些网络进行操作。但是，许多有趣的问题并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集以及双语评估研究（BLEU）分数或奖励，无法通过有监督的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有前途的替代方法，用于优化深度神经网络，以最大程度地提高非差异性目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常高度理论上的表现，该主题是在很密集的时间。该专着采用了一种与经典RL教科书不同的替代方法。而不是专注于表格
