A survey of benchmarking frameworks for reinforcement learning
【AlphaGoZero核心技术】深度强化学习专知荟萃 【AlphaGoZero核心技术】深度强化学习专知荟萃 基础入门 进阶文章 Papers Papers for NLP Tutorials 中英文综述 视频教程 代码 博客 领域专家 基础入门 1.Reinforcement learning wiki [https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning] 2.Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixel
【导读】昨天 Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天
想想DeepMind训练的通用棋类AI AlphaZero，碾压一票同类选手，但堆砌了实验室里5064个TPU的算力。谷歌财大气粗，但小实验室就无法复制了。
对于深度强化学习，算力的需求更是强烈，看上图，排在前面的AlphaGoZero，AlphaZero都是深度强化学习的代表，这还是18年的图，还没加上Alphastar和OpenAI Five。想想OpenAI和微软打造的世界排名第五的超算最主要就是用在深度强化学习上，所以这个时代没有大规模的算力基本上不用搞深度强化学习了。
NeurIPS（前称NIPS）可谓人工智能年度最大盛会。每年圣诞前夕，全球的人工智能爱好者和科学家都会在这里聚集，发布最新研究，并进行热烈探讨。这不仅是一次大的party，也是一次重要的技术发展指向，大会的技术往往这未来几年就会演变成真正的研究甚至应用成果。今年的大会将在12月8日-14日在加拿大温哥华举行，据官方消息，NeurIPS今年共收到投稿6743篇，再次打破了历年来的接收记录。今年接收论文1429篇，其中，Oral论文36篇，占比0.5%；Spotlight论文接收量为164篇，占比2.4%。
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 火遍全球的AlphaGo让我们知道了强化学习打游戏究竟有多6，这么强大的算法什么时候才能打破次元壁，走进现实、控制物理世界中的物体呢？ DeepMind已经开始往这方面努力。他们昨天发布的控制套件“DeepMind Control Suite”，就为设计和比较用来控制物理世界的强化学习算法开了个头。 就像ALE（Arcade Learning Environment）极大推动了用强化学习打电子游戏的研究一样，DeepMind希望他们的Control S
1. 论文：Gradient Boosting Machine: A Survey
我觉得，深度强化学习最让人喜欢的一点是它确实实在难以有效，这一点不同于监督学习。用神经网络来解决一个计算机视觉问题可能能达到 80% 的效果；而如果用神经网络来处理强化学习问题，你可能就只能眼睁睁地看着它失败——而且你每次尝试时遭受的失败都各不相同。
arXiv上的一篇介绍强化学习综述的文章，分享给大家。点击文末广告支持一下社区发展，本论文的下载地址：https://arxiv.org/pdf/1810.06339.pdf。或者后台回复"深度强化学习"，获取百度网盘下载地址。
深度强化学习报道 来源自：DeepMind 编辑：DeepRL 完整pdf请看文章末尾 本slide是Namdo de Freitas教授在KHIPU上做强化学习报告的slide, 他于2017年
AI 科技评论按：继今年 8 月谷歌开源发布了专为学术研究人员设计的简单但鲁棒的强化学习框架「多巴胺」（Dopamine）之后，早已被谷歌母公司收购但保持独立运营的 DeepMind 也把自己日常使用的代码库拿出来开源，继续为领域内的研究人员们提供功能丰富、高可复现性及高可拓展性的实验工具。 AI 科技评论介绍如下。
雷锋网 AI 科技评论按：继今年 8 月谷歌开源发布了专为学术研究人员设计的简单但鲁棒的强化学习框架「多巴胺」（Dopamine）之后，早已被谷歌母公司收购但保持独立运营的 DeepMind 也把自己日常使用的代码库拿出来开源，继续为领域内的研究人员们提供功能丰富、高可复现性及高可拓展性的实验工具。雷锋网 AI 科技评论介绍如下。
论文 1：Best Practices for Scientific Research on Neural Architecture Search
内容一览：强化学习是多学科领域的交叉产物，其本质是实现自动决策且可做连续决策。本文将介绍 DeepMind 最新研发成果：扩大强化学习应用范围的通用算法 DreamerV3。
来源： https://cloud.tencent.com/developer/article/1006637 随着 DeepMind 公司的崛起，深度学习和强化学习已经成为了人工智能领域的热门研究方向。除了众所周知的 AlphaGo 之外，DeepMind 之前已经使用深度学习与强化学习的算法构造了能够自动玩 Atari 游戏的 AI，并且在即时战略游戏 StarCraft II 的游戏 AI 构建上做出了自己的贡献。虽然目前还没有成功地使用 AI 来战胜 StarCraft II 的顶尖职业玩家，但是
让机器人在现实世界中自主行动是很困难的。即使拥有昂贵的机器人和世界级的研究人员，机器人在复杂的、非结构化的环境中仍然难以自主导航和交互。 图1：一个学习的神经网络动态模型使一个六足机器人能够学习运行和
机器学习技术在许多领域取得了重大成功，但是，许多机器学习方法只有在训练数据和测试数据在相同的特征空间中或具有相同分布的假设下才能很好地发挥作用。当分布发生变化时，大多数统计模型需要使用新收集的训练数据重建模型。在许多实际应用中，重新收集所需的训练数据并重建模型的代价是非常昂贵的，在这种情况下，我们需要在任务域之间进行知识迁移 (Knowledge Transfer) 或迁移学习 (Transfer Learning)，避免高代价的数据标注工作。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】加入光荣的JAX-强化学习进化！ 还在为强化学习运行效率发愁？无法解释强化学习智能体的行为？ 最近来自牛津大学Foerster Lab for AI Research（FLAIR）的研究人员分享了一篇博客，介绍了如何使用JAX框架仅利用GPU来高效运行强化学习算法，实现了超过4000倍的加速；并利用超高的性能，实现元进化发现算法，更好地理解强化学习算法。 文章链接：https://chrislu.page/blog/meta-disco/ 代码链
选自OpenAI 作者： CHRISTOPHER HESSE等 机器之心编译 参与：李亚洲、刘晓坤 近日，OpenAI 发布了一个迁移学习竞赛，来评判强化学习算法从先前经验进行泛化的能力。在典型的强化学习研究中，算法的测试与训练环境是一样的，这对于记忆能力更好以及有很多超参数的算法来说更有优势。而 OpenAI 发布的这个竞赛是在先前未见过的视频游戏上测试算法。此外，该竞赛使用的是 OpenAI 将经典游戏融入到 Gym 中做出的新平台 Gym Retro。 竞赛地址：https://contest.ope
源于对学术的热爱，让很多人走上了博士这条求索之路，而热爱会让他们勤奋付出，勤奋让他们成为佼佼者。
作为一款极为经典的即时战略游戏，暴雪开发的《星际争霸II》也是强化学习训练最喜爱的训练环境之一。
图源：cs224n-2023-lecture11-prompting-rlhf.pdf
【导读】IT资深工程师和人工智能技术专家Abhishek Nandy和Manisha Biswas撰写的Open AI, TensorFlow, Keras强化学习实战《Reinforcement Learning With Open AI, TensorFlow and Keras Using Python》深入浅出地讲解了强化学习各个模块以及实际场景应用。这本书主要为数据科学家和机器学习专业人员，软件开发人员，研究生和开源爱好者服务，教你使用Open AI Gym, Open AI，并用TensorFl
针对部分具有挑战性的深度强化学习问题，比如雅达利游戏，已经有研究表明，进化策略（Evolution Strategies）是强化学习的可行替代方案。
安妮 编译整理 量子位出品 | 公众号 QbitAI “看起来就像小学生在玩地狱边境。” 近日，谷歌DeepMind团队创造了一个自学跑酷的智能体，并且解锁了它在不同地形和障碍物下的跑酷姿势。除了画风
对于大脑的工作原理，我们知之甚少，但是我们知道大脑能通过反复尝试来学习知识。我们做出合适选择时会得到奖励，做出不切当选择时会受到惩罚，这也是我们来适应环境的方式。如今，我们可以利用强大的计算能力，在软件中对这个具体过程进行建模，这就是强化学习。
深度强化学习是现代机器学习最为人所知的成就，它造就了 AlphaGO 这样广为人知的应用。对很多人来说，该框架展示了机器学习对现实世界的影响力。但是，不像当前的深度（监督）学习框架，深度强化学习工具包尚未支持足够的工程稳定性。的确，近期的研究发现当前最优的深度强化学习算法对超参数选择过于敏感，缺乏稳定性，且可复现性差。
机器之心报道 机器之心编辑部 Transformer 开始进军决策领域了，它能否替代离线强化学习呢？近日，UC 伯克利、FAIR 和谷歌大脑的研究者提出了一种通过序列建模进行强化学习的 Transformer 架构，并在 Atari、OpenAI Gym 等强化学习实验平台上媲美甚至超越 SOTA 离线 RL 基线方法。 自 2016 年 AlphaGo 击败李世石开始，强化学习（Reinforcement Learning）在优化决策领域可谓是风头无两。同年，基于强化学习算法的 AlphaGo 升级版 A
上周结束的 AI Challenger 星际争霸竞赛，让 AI 挑战星际争霸这个议题又稍稍火了一把。虽然这届冠军使用的仍然是硬编码方法，但从其他解决方案中不难看出，AI 算法的占比在不断提升。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文为你推荐5篇关于将强化学习与马尔可夫决策过程结合使用的论文。 1、ReLLIE: Deep Reinforcement Learning for Customized Low-Light Image Enhancement Rongkai Zhang, Lanqing Guo, Siyu Huang, Bihan Wen 低光图像增强 (LLIE) 是一个普遍但具有挑战性的问题，因为： 1，低光测量可能会因实际情况中不同的成像条件而有所不同；
【导读】昨天 Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的主要研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！ 随着DeepMind公司开发的Al
大型语言模型（LLMs）的发展极大地推动了代码生成领域的发展，之前有工作将强化学习（RL）与编译器的反馈信号集成在一起，用于探索LLMs的输出空间，以提高代码生成质量。
在当下的序列建模任务上，Transformer可谓是最强大的神经网络架构，并且经过预训练的Transformer模型可以将prompt作为条件或上下文学习（in-context learning）适应不同的下游任务。
本文介绍的论文题目为《Recommendations with Negative Feedback via Pairwise Deep Reinforcement Learning》，这应该是强化学习在京东推荐中的第二篇文章了，上一篇《Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations》我们在本系列的第十五篇中已经介绍过了，大家可以进行回顾：推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索。
大数据文摘转载自HyperAI超神经 北京时间 1 月 12 日，DeepMind 官方推特发文，正式官宣 DreamerV3，这是首个能在游戏「我的世界」(Minecraft) 中不参考人类数据，就能从头开始收集钻石的通用算法，解决了 AI 领域中的又一重要挑战。 DeepMind 在推特官宣 DreamerV3 强化学习扩展成问题，发展还需通用算法 强化学习使得计算机可以通过互动解决某一任务，如 AlphaGo 在围棋比赛中战胜人类，OpenAI Five 在 Dota 2 中战胜业余人类玩家。
作者 Jason Xie 编译 Erica Yi 编辑 Emily 强化学习（reinforcement learning）描述的是个体（agent）必须在环境（environment）中采取行动（action），以最大化设定的奖励（reward）函数的学习问题的集合。 不同于监督式深度学习，强化学习并不会出现大量明确标记好的输入 /输出对数据。大部分的强化学习都在网上进行，也就是说当个体积极地与它的环境进行多次迭代互动时，它最终开始学习采取怎样的行为会使自身奖励最大化的方案（policy）。
周博磊《强化学习纲要》 学习笔记 课程资料参见： https://github.com/zhoubolei/introRL. 教材：Sutton and Barton 《 Reinforcement Learning: An Introduction》
2016 年，AlphaGo 以 4:1 的绝对优势击败世界顶级围棋大师李世石，将强化学习带入大众视野。此后，该领域成果频出，如 AlphaGo 的进阶版 AlphaGo Zero、AlphaZero 等。然而，将强化学习部署到现实世界还存在着许多挑战。
1. AlphaZero算法： 算法的核心是把MCTS算法与深度强化学习（DRL）结合起来（使用MCTS算法作为RL的policy improvement机制）。为了达到这个目的做了两点改动：
选自arXiv 作者：朱玉可等 机器之心编译 参与：路雪、思源 近日，来自斯坦福大学&DeepMind 的研究者提出一种学习机器人深度视觉运动策略的新方法，它结合强化学习和模仿学习来实现高效的强化学习智能体，该方法可解决大量视觉运动任务。实验证明该智能体性能显著优于仅使用强化学习或模仿学习训练出的智能体。 近期深度强化学习在多个领域取得了很好的表现，如视频游戏 [29] 和围棋 [46]。对于机器人，RL 结合强大的函数逼近器（如神经网络）可提供设计复杂控制器的通用框架，而这种控制器很难靠人力搭建。基于强化
机器之心报道 机器之心编辑部 除了论文本身超有技术含量之外，文中使用的图表也非常美观漂亮。 作为人工智能里最受关注的领域之一，强化学习的热度一直居高不下，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。但是，强化学习的学习难度也同样不低。 强化学习定义了学习仅通过行动和观察做出好的决策的智能体所面临的问题。要成为有效的问题解决者，这些智能体必须有效地探索广阔的世界，从延迟的反馈中获得credit，并归纳出新的经验，同时利用有限的数据、计算资源和感知带宽。 强化学习问题。 抽象(abstractio
机器之心 整理&出品 课程主页：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接：https://www.youtube.com/playlist?list=
深度学习库非常适合促进复杂可微函数的实现。这些函数通常具有 f(x) → y 之类的形状，其中 x 是一组输入张量，y 是通过对这些输入执行多次计算而产生的输出张量。为了实现一个新的 f 函数并创建一个新的原型，需要通过组合运算符组装各种块（或模块）。尽管过程简单，但这种方法无法处理顺序决策方法的实现。经典平台非常适合以有效的方式管理信息的获取、处理和转换。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】Transformer与强化学习结合的综述！ Transformer模型自发布后，很快就成了自然语言处理和计算机视觉领域在有监督学习设置下的主流神经架构。 虽然Transformer的热潮已经开始席卷强化学习领域，但由于RL本身的特性，例如需要进行独特的特征、架构设计等，当前Transformer与强化学习的结合并不顺利，其发展路线也缺乏相关论文进行贯穿性地总结。 最近来自清华大学、北京大学、腾讯的研究人员联手发表了一篇关于Transformer与
但在现实环境中，有些试错是不可接受的。没有人希望看到，AI通过反复撞车来学会避免事故发生。
十年前，他以本科生的身份走入清华电子系；十年后，他将以一名教师的身份重回清华，在叉院开启新的篇章，传递知识，探索真理。 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 想象一下： 在未来的某一天，你，一个996的「社畜」，或「上班狗」，辛苦一天回到家，瘫倒在沙发上。当你抬头一看，你的机器人朋友正在厨房为你做晚饭——它的双手敏捷灵活，在油盐酱醋与锅碗瓢盆之间，一顿优雅操作，不久便有阵阵香气扑鼻而来。它把晚餐端到餐桌上，对你微微一笑：「开饭啦！」然后转身拿起你换下的衣物走向洗衣机...... 这不是一篇小学生的科幻小作文，而
DeepMind 和哈佛大学的研究人员构建了一个AI驱动的虚拟大鼠，训练它完成复杂任务，然后用神经科学来解释它的人工“大脑”是如何控制身体运动的。
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