強化學習
關注創(chuàng)建者：牛頓家的計算機 創(chuàng)建時間：2022-12-20
強化學習的視頻教程
如何創(chuàng)建MATLAB環(huán)境與程序視頻
環(huán)境及AC智能體求解金融交易操作策略，導入自己問題創(chuàng)建的MATLAB環(huán)境利用強化學習設計器進行訓練及仿真演示。
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汽車學術沙龍 (4/4)
P1通信感知一體化與協(xié)同感知技術 P2自監(jiān)督強化學習 P3自動駕駛編隊的預期功能安全研究 P4智能電池管理關鍵技術與展望
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強化學習的實例教程
再次，進行了基于強化學習的機械臂運動技能獲取研究，通過與環(huán)境交互自主學習策略。針對機器人操作任務，提出一種基于物體構形匹配（Objects configurationmatching）的通用的獎賞函數(shù)設計方法，根據(jù)向量相似性度量方法計算物體目標構形和當前構形的相似性，構建即時獎賞為關于該相似性的函數(shù)。以 Actor-Critic 算法為主體結構搭建了機械臂強化學習模型，結合設計的獎賞函數(shù)學習優(yōu)化技能策略。
圖2 強化學習部分訓練過程
最后，針對上述方法搭建了相應的實驗平臺。實驗平臺的硬件系統(tǒng)包括 UR5 機械臂、氣動二指手抓、Kinect V2 深度攝像頭等；軟件系統(tǒng)由ROS 機器人操作系統(tǒng)、MoveIt!運動規(guī)劃庫、Matlab、pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡框架等組成。設置了堆疊積木任務和 Pick and Place任務，驗證了本文RGBD-ID 方法、模仿學習模型和強化學習模型用于機械臂獲取運動技能的有效性和可行性。
圖3 機器人堆積木模仿學習過程
3、研究結論
針對機器人智能化的需求，進行了基于模仿學習和強化學習的機械臂運動技能獲取的研究。提出了一種人-圖像交互式示教方法，一種基于 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡的模仿學習框架，開展了機械臂強化學習獲取技能的工作。針對工作過程中出現(xiàn)的問題，不斷遞進的提出解決方案。最終，通過堆疊積木任務和 Pick and Place 任務驗證了方法的有效性，提高了機械臂的學習能力。
展開 來源：DeepHub IMBA
強化學習的基礎知識和概念簡介（無模型、在線學習、離線強化學習等）
機器學習(ML)分為三個分支:監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。
監(jiān)督學習(SL)：關注在給定標記訓練數(shù)據(jù)的情況下獲得正確的輸出
無監(jiān)督學習(UL)：關注在沒有預先存在的標簽的情況下發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式
強化學習(RL)：關注智能體在環(huán)境中如何采取行動以最大化累積獎勵
通俗地說，強化學習類似于嬰兒學習和發(fā)現(xiàn)世界，如果有獎勵(正強化)，嬰兒可能會執(zhí)行一個行動，如果有懲罰(負強化)，嬰兒就不太可能執(zhí)行這個行動。這也是來自監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習的強化學習之間的主要區(qū)別，后者從靜態(tài)數(shù)據(jù)集學習，而前者從探索中學習。
本文將涉及強化學習的術語和基本組成部分，以及不同類型的強化學習(無模型、基于模型、在線學習和離線學習)。本文最后用算法來說明不同類型的強化學習。
本文的公式基于Stuart J. Russell和Peter Norvig的教科書《Artificial Intelligence: A Modern Approach》(第四版)，為了保持數(shù)學方程格式的一致性所以略有改動。
強化學習
在深入研究不同類型的強化學習和算法之前，我們應該熟悉強化學習的組成部分。
展開 但是目前自動駕駛車輛通常使用的是強化學習，該方法的好處是可以處理隨機控制問題以及具有未知獎勵和狀態(tài)轉移概率的不適定問題。更多此方面的內容推薦閱讀綜述文 [1]。
強化學習（reinforcement Learning）
強化學習（RL）是于 監(jiān)督學習（Sueprvised Learning）和非監(jiān)督學習（Unsupervised Learning）之外的第三種機器學習（Machine Learning）方式。RL 通過一個代理來完成行動策略。代理的目標是最大化在其生命周期內收到的累積獎勵。代理可以通過利用了解不同狀態(tài)-動作對的預期效用（即預期未來獎勵的折扣和）的知識來逐漸增加其長期獎勵。
在形式化涉及單個 RL 代理的順序決策問題時，馬爾可夫決策過程 (MDP) 是最流行的解決方法。
展開 除了路怒癥（road rage）之外，Wayve公司團隊還詳細介紹了其“強化學習”算法，該算法與人類安全駕駛員一起，在“15至20分鐘內”教會了自動駕駛汽車如何保持在車道內行駛。Wayve是一家由劍橋大學工程部的研究員創(chuàng)建的公司。
之前，DeepMind Technologies公司就通過展示強化學習人工智能如何學習玩圍棋（Go）或象棋（Chess）等游戲，證明其高效性。
Wayve團隊在其YouTube頻道上發(fā)布了一個視頻，展示了汽車學習的實際情況，并指出這是“首個在自動駕駛汽車上進行強化學習的例子?！?一開始，汽車像蹣跚學步的嬰兒一樣邁出第一步，但當它轉向車道外時，一名人類安全駕駛員將介入，將其轉回車道。車載算法學習到其每次修正路線都會犯錯，而且學習到其在沒有任何干預的情況下行駛了多遠會獲得“獎勵”。
該視頻描述了用作“深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡”的車型只使用一個車載GPU處理接收到的單圖。與其他自動駕駛汽車不同，Wayve改裝后的雷諾汽車不需要“大型車型、花式傳感器以及無數(shù)的數(shù)據(jù)”，只利用公司的“快速有效學習的智能培訓流程”就可學會自己在車道內駕駛。
Wayve聯(lián)合創(chuàng)始人Amar Shah在今年5月曾發(fā)表講話說：“我們希望為車輛提供更好的大腦，而不是更多的硬件?！?Wayve的下一個任務是擴大其技術范圍，不只是讓自動駕駛汽車保持在原有車道內行駛，而是完成更復雜的駕駛任務，Wayve希望該系統(tǒng)最終“能夠處理交通信號燈、環(huán)形交叉路口以及十字路口等情況” 。
展開 深度強化學習 （DRL）
已被證明對一些復雜的決策應用（如自動駕駛和機器人）問題有效。然而，DRL 面臨高樣本復雜性和缺乏穩(wěn)定性等問題。先前的知識，如專家演示，往往可用，但利用其來減輕這些問題仍然是挑戰(zhàn)。該文提出了通用強化模仿（GRI），一種結合了探索和專家數(shù)據(jù)的方法，直接在任何不帶策略（off-policy）的強化學習（RL）算法實施。一個簡化的假設：專家的演示可以被看作是完美的數(shù)據(jù)，其基本策略得到不斷的高獎勵?；诖思僭O，GRI 引入了離線演示智體的概念。此智體發(fā)送專家數(shù)據(jù)，與在線 RL 探索智體的經(jīng)驗，一起同時處理且無區(qū)分。
模仿學習（IL）
，特別是行為克 隆，旨在為給定的任務模仿專家的行為。它需要大量的標注數(shù)據(jù)，一般由人類駕駛員記錄。盡管此類數(shù)據(jù)很容易地大規(guī)模得到，但真實交通的實際安全問題，導致安全駕駛示例的嚴重偏差觀測數(shù)據(jù)，且不足以代表那些罕見的危險情況。因此，IL 代理存在分布不匹配問題，而且難以從自身錯誤中恢復。
深度強化學習 （DRL）
提供了一種替代方法，通過試錯讓智體從自身錯誤中吸取教訓，比 IL 更有力解決分布不匹配問題。在 強化學習（RL）框架中，智體自行探索其環(huán)境并收集獎勵，這是一個評估給定狀態(tài)下給定動作的優(yōu)異值。智體的目標是最大化其累積獎勵。為此，需要優(yōu)化動作序列，而不是作為瞬時動作序列。盡管如此，DRL 需要比 IL 多一個數(shù)量級的訓練數(shù)據(jù)才能收斂，因為在訓練期間對環(huán)境進行了廣泛且耗時的探索。
如圖即作者提出的GRI（General Reinforced Imitation）：采用端到端流水線，感知模塊對駕駛智體的三臺攝像機 RGB 圖像進行編碼，決策模塊從編碼函數(shù)中推斷出動作。
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算法迭代周期長：強化學習訓練依賴海量試錯，在真實硬件上直接訓練面臨機械磨損與維護費用的雙重壓力。
Sim-to-Real 遷移難：仿真環(huán)境與真實物理差異過大，導致策略遷移后表現(xiàn)大幅下降。
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- 機器學習、人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡入門
- 有監(jiān)督、無監(jiān)督和強化學習技術
- 神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習和模型優(yōu)化
- 實用人工智能應用和真實世界用例
- 理解人工智能系統(tǒng)如何學習、適應和改進
- 構建可擴展人工智能解決方案的工具和最佳實踐
- 適用人群：
你還將探索令牌化、嵌入技術、上下文窗口，以及大型語言模型如何通過預訓練、微調、指令調優(yōu)和基于人類反饋的強化學習（RLHF）進行訓練。實踐實驗：實現(xiàn)自注意力概念，可視化令牌化和嵌入過程，并在高層模擬大型語言模型的訓練流程。
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- 機器學習、人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡入門
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- 理解人工智能系統(tǒng)如何學習、適應和改進
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- 沒有任何人工智能或機器學習經(jīng)驗的初學者
面向全球高校和研究機構的"AI創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽"將吸引數(shù)百支團隊參與，角逐計算機視覺、強化學習、多模態(tài)理解等前沿領域的獎項。同期舉辦的"AI人才峰會"則為企業(yè)和人才搭建了直接對話平臺，包括高端人才洽談會、技能培訓工作坊等系列活動。數(shù)據(jù)顯示，中國人工智能人才缺口目前仍超過500萬，這種產(chǎn)業(yè)與教育的緊密互動，對于培養(yǎng)適應未來發(fā)展需求的復合型人才具有重要意義。
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