強化學習的案例
基于模仿學習和強化學習的機械臂運動技能獲取
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）的通用的獎賞函數設計方法，根據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。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學習優化技能策略。
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包括 UR5 機械臂、氣動二指手抓、Kinect V2 深度攝像頭等；軟件系統由ROS 機器人操作系統、MoveIt!運動規劃庫、Matlab、pytorch神經網絡框架等組成。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 神經網絡的模仿學習框架，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 強化學習的基礎知識和6種基本算法解釋
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:監督學習、無監督學習和強化學習。
監督學習(SL)：關注在給定標記訓練數據的情況下獲得正確的輸出
無監督學習(UL)：關注在沒有預先存在的標簽的情況下發現數據中的模式
強化學習(RL)：關注智能體在環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現世界，如果有獎勵(正強化)，嬰兒可能會執行一個行動，如果有懲罰(負強化)，嬰兒就不太可能執行這個行動。這也是來自監督學習和非監督學習的強化學習之間的主要區別，后者從靜態數據集學習，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 自動駕駛前沿綜述：基于深度強化學習的自動駕駛算法
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 監督學習（Sueprvised Learning）和非監督學習（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-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 強化學習算法20分鐘內可教會車輛車道保持
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“深度卷積神經網絡”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的數據”，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聯合創始人Amar Shah在今年5月曾發表講話說：“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希望該系統最終“能夠處理交通信號燈、環形交叉路口以及十字路口等情況” 。
展開 
GRI：通用強化模仿學習，用于視覺自動駕駛
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。該文提出了通用強化模仿（GRI），一種結合了探索和專家數據的方法，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據，其基本策略得到不斷的高獎勵。基于此假設，GRI 引入了離線演示智體的概念。此智體發送專家數據，與在線 RL 探索智體的經驗，一起同時處理且無區分。
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據，一般由人類駕駛員記錄。盡管此類數據很容易地大規模得到，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據，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，智體自行探索其環境并收集獎勵，這是一個評估給定狀態下給定動作的優異值。智體的目標是最大化其累積獎勵。為此，需要優化動作序列，而不是作為瞬時動作序列。盡管如此，DRL 需要比 IL 多一個數量級的訓練數據才能收斂，因為在訓練期間對環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中推斷出動作。
展開 一種優化CFD網格的深度強化學習框架-MeshDQN
當前基于機器學習技術的網格生成和優化技術通常需要大量的計算成本來生成訓練數據，并且在范圍上受限于訓練數據流機制。為了解決上述問題，卡內基梅隆研究團隊開發了一個基于圖神經網絡的通用深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL）框架，以不斷迭代的方式來優化CFD的網格。該框架通過粗化CFD網格減小CFD模擬計算量的同時保持CFD模擬的計算精度。
2.方法方案
本文提出的用于CFD網格優化的深度學習框架是一種強化學習框架，在該框架中，智能體通過動作與環境交互。當智能體進入狀態s后，選擇動作a，并導致新的狀態s’。此外，每次行動后都會給予獎勵r。學習的目標是找到一個行動選擇策略，使獎勵最大化。度量智能體的狀態-動作質量并學習Q函數的一種方法稱為Q學習。Q函數的定義如下式所示。
展開 基于模型的自動駕駛汽車端到端深度強化學習策略
這可以在 3D 中通過學習特征的深度分布提升每個圖像的先驗識別能力，然后將所有視錐體分散到公共光柵化 BeV 網格中來實現。另一種方法是依靠transformers（時空融合）來學習從圖像到鳥瞰圖的直接映射，而不需要顯式地建模深度。
3、世界模型
基于模型的方法主要在強化學習環境中進行探索，這種方法實際是在完全離線狀態下強化學習，并假設在與環境進行在線交互中可以獲得獎勵?；谀Ｐ偷哪７?em>學習已成為機器人操作和 OpenAI Gym 中強化學習的替代方案。盡管這些方法不需要獲得獎勵，但它們仍然需要與環境進行在線交互才能獲得良好的性能。
在視頻預測中，首先利用從圖像觀察中學習到的世界模型潛在動態，額外對獎勵函數進行建模，并優化他們在世界模型中的策略。當然，本文這里的算法是不假設訪問獎勵函數，而是直接從離線數據集中吸收學習策略。
此外，以前的方法是對簡單的視覺輸入進行操作。相比之下，MILE 能夠從高分辨率輸入觀察中學習到復雜城市駕駛場景的潛在動態，這可以很好的確保小細節的感知性能（例如可靠地感知交通信號燈）。
4、軌跡預測
軌跡預測的目標是使用過去的物理狀態（例如位置、速度）和場景上下文（例如離線高清地圖）來估計動態代理的未來軌跡。世界模型構建了環境的潛在表示，解釋了根據自車行為而獲得感官輸入（例如相機圖像）的觀察結果。軌跡預測方法僅對動態場景進行建模，而世界模型則對靜態和動態場景進行聯合推理。在世界模型的學習模型中可以潛在表示移動代理未來軌跡的隱式編碼，并且如果我們可以訪問未來的軌跡標簽，則可以顯式進行解碼。
這些編碼可以預測移動目標的未來軌跡，但沒有控制自車的主體。
展開 基于優化嵌入強化學習的環島場景下自動駕駛自適應決策方法研究
近年來，強化學習以其獨特的與環境的交互能力和自學習能力在自動駕駛決策問題上得到廣泛應用。本文將強化學習方法應用于環島駕駛場景，利用強化學習得到決策變量，然后輸入給下層非線性MPC控制器進行跟蹤。仿真結果證明該方法具有較高計算效率和更好的性能。
摘要：
環島是一個典型的可變、交互式場景，在該場景中，自動駕駛車輛應做出自適應和安全的決策。本文提出了一種優化嵌入式強化學習（OERL）方法來實現環形交叉口下的自適應決策。本文的改進是對Actor-Critic框架中actor的修正，將基于模型的優化方法嵌入到強化學習中，以直接探索動作空間中的連續行為。因此，所提出的方法能夠以較高的采樣效率同時宏觀行為（是否改變車道）和中尺度行為（期望加速度和動作時間）。當場景發生變化時，嵌入型直接搜索方法可以及時調整中等規模的行為，提高決策的適應性。更值得注意的是，修改后的actor能夠匹配人類駕駛員的行為，宏觀行為捕捉人類思維的跳躍，而中尺度行為優先通過駕駛技能進行調整。為了使agent能夠適應不同類型的環形交叉口，本文設計任務表示方案來重構策略網絡。在實驗中，將算法效率和學習到的駕駛策略與包含宏觀行為和恒定中尺度行為（期望加速度和動作時間）的決策進行了比較。為了考察該方法的適應性，本文對一種未經訓練的環島和兩種以上的危險情況進行了仿真，以驗證所提出的方法在不同的場景下相應地改變了決策。結果表明，所提出方法具有較高的算法效率和更好的系統性能。
展開 人工智能 大數據 深度強化學習
課程安排
一、大數據概述
二、大數據處理架構Hadoop
三、分布式文件系統HDFS
四、分布式數據庫HBase
五、MapReduce
六、Spark
七、IPython Notebook運行Python Spark程序
八、Python Spark集成開發環境
九、Python Spark決策樹二分類與多分類
十、Python Spark支持向量機
十一、Python Spark 貝葉斯模型
十二、Python Spark邏輯回歸
十三、Python Spark回歸分析
十四、Spark ML Pipeline 機器學習流程分類
十五、Python Spark 創建推薦引擎
十六、項目實踐
培訓目標
1.掌握大數據建模分析與使用方法。
2.掌握大數據平臺技術架構。
3.掌握國內外主流的大數據分析與BI商業智能分析解決方案。
4.掌握大數據分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數據分析、金融客戶分析方面的應用。
5.掌握主流的基于大數據Hadoop和Spark、R的大數據分析平臺架構和實際應用。
6.掌握基于Hadoop大數據平臺的數據挖掘和數據倉庫分布式系統平臺應用，以及商業和開源的數據分析產品加上Hadoop平臺形成大數據分析平臺的應用剖析。
7.掌握常見的機器學習算法。
來源：www.chinaai.org.cn
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展開 自動駕駛中的機器學習
AVs 控制系統的主要組件
自動駕駛中的強化學習與監督學習
機器學習是指計算機程序通過已知經驗數據中進行訓練，通過迭代訓練以提高其在指定任務上預測準確性的過程。機器學習算法通常分為三大類流派，分別是監督學習、無監督學習和強化學習 (RL)。監督學習算法基于歸納推理，通常需要使用有標記的數據進行訓練，以執行分類或回歸，而無監督學習一般應用于未標記數據的密度估計或聚類等技術。相比之下強化學習比較自成一派，其通過與環境交互來提高其在指定任務上的性能，與監督和非監督學習使用損失函數進行迭代訓練的方式不同，強化學習一般使用獎勵函數進行訓練，比如OpenAI與王者榮耀的絕悟AI都屬于強化學習的范疇，一般在電競、機器人等方向上應用較多。
根據各類機器學習算法的特點，可以看出在“場景理解”的相關任務中，使用監督學習算法比較合適，而在“決策與規劃”任務中，又非強化學習算法莫屬。
在實際工作中，監督學習為強化學習提供了必要的環境信息，監督學習算法一般將“場景理解”的結果，輸入到強化學習模型當中，在監督學習的加持下，強化學習可以完成方向盤操作優化、路徑規劃和軌跡優化、動態路徑規劃、基于場景的高速公路及交叉路口的合并與拆分等等高難度自動駕駛任務，通過來自專家系統的逆向強化學習，增加對于行人、車輛等交通參與者的意圖預測，并確保安全操作的執行優先級。
用于自動駕駛的流行算法
SIFT
SIFT算法一般用于特征提取，該算法檢測對象并解釋圖像。例如，對于三角形標志，以標志的三個頂點作為特征輸入，自動駕駛系統可以通過這些點來識別標志。
展開 深度學習驅動的流體力學計算與應用
實操環節：
1、
基于LES/DNS湍流模擬的時空超分辨率研究
4、
基于深度學習的流場時序超分辨率處理（數據與代碼提供給學員）
深度強化學習學習在流體力學中的應用
八、深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）
核心知識點：
1、
掌握深度強化學習的框架
2、
熟悉深度強化學習的常見算法及其應用場景。
3、
理解深度強化學習中動作空間與觀察空間的定義與應用。
實操環節：
1、
深度強化學習在翼型優化的應用
2、
基于深度強化學習的矩形柱體主動流動控制（數據與代碼提供給學員）
九、深度強化學習的工程實踐
核心知識點：
1、
掌握定義定義離散動作空間/連續動作空間的方法，提升算法設計能力
2、
學習深度強化學習在工程領域的實際應用，增強解決復雜問題的能力。
展開 
深度學習驅動的流體力學計算
實操環節：
1、
基于LES/DNS湍流模擬的時空超分辨率研究
4、
基于深度學習的流場時序超分辨率處理（數據與代碼提供給學員）
深度強化學習學習在流體力學中的應用
八、深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）
核心知識點：
1、
掌握深度強化學習的框架
2、
熟悉深度強化學習的常見算法及其應用場景。
3、
理解深度強化學習中動作空間與觀察空間的定義與應用。
實操環節：
1、
深度強化學習在翼型優化的應用
2、
基于深度強化學習的矩形柱體主動流動控制（數據與代碼提供給學員）
九、深度強化學習的工程實踐
核心知識點：
1、
掌握定義定義離散動作空間/連續動作空間的方法，提升算法設計能力
2、
學習深度強化學習在工程領域的實際應用，增強解決復雜問題的能力。
展開 無人船路徑跟隨控制方法綜述
近年來，機器學習理論迅速發展，強化學習等被大量應用在控制領域，在船舶控制領域，也已有少量研究。文獻[26]在滑?？刂破髦胁捎蒙窠浘W絡實現控制器參數整定，并引入強化學習理論，評價神經網絡的整定效果，實現神經網絡參數自學習。文獻[27]將Q-Learning用于PID參數整定，通過實驗證明此控制器能有效抵御外界擾動，實現移動機器人的運動控制。幾年前，Deepmind開辟了強化學習在連續控制領域的應用理論[28]，強化學習開始被用于根據狀態直接輸出連續控制量，且在無人車自動巡航問題中已有相關應用[29]。
強化學習理論不需要建立精確的數學模型，在未知環境中具有自學習能力，且具有一定的通用性[28]，因此在解決USV中的模型不確定性和未知干擾等問題上，有較大的研究價值。但強化學習存在2個問題：①樣本效率低；②長期信用分配和獎勵稀疏問題。因此強化學習需要較長時間的訓練，才能具備較好的控制效果，而在USV路徑跟隨控制中試錯成本高，難以獲取大量學習樣本；而且考慮到USV的時延性，相鄰序列的狀態區別較小，容易導致學習過程中梯度消失的問題?？刂七^程中，為保證同時保證狀態-動作對的獎勵的合理性，同時需要滿足控制舵令的合理性以及控制平滑性，導致獎勵函數設計難度大幅上升，而獎勵函數的合理性將直接影響強化學習控制器的效果。
智能控制在USV路徑跟隨控制中的應用，通常結合傳統控制方法，辨識或擬合控制參數以及未知干擾項，提高控制器的自適應能力和控制精度，但其穩定性難以保證。除此之外，基于智能控制方法實現的USV路徑跟隨的控制效果，沒有表現出突出的控制性能，且難以獲取足夠的經驗數據用于學習。先通過仿真獲取仿真數據，使控制器具有較好的性能，再通過實船試驗獲取真實數據，在線優化控制器可以較好的解決此問題。
展開 無人機集群協同技術發展與展望
其中，深度強化學習在諸多領域得到了成功應用。無線通信網絡基于多智能體深度強化學習的資源分配技術也得到了深入研究。多智能體深度強化學習模型早已被用于解決車聯網中頻譜資源分配問題[15-16]，這種應用已經與無人機集群系統頗為接近。例如一種基于多智能體深度強化學習的分布式動態功率分配方案[17]。基于多智能體深度強化學習的策略還可被用于二者的結合——用無人機輔助車輛網絡進行多維資源管理[18]。
雖然基于強化學習的多智能體通信網絡資源分配問題已經得到了廣泛研究，但是由于網絡特性的不同，傳統的針對其他通信網絡的研究成果不能直接用于無人機集群網絡。因而基于強化學習的多智能體自主協同應用逐漸成為未來無人機多智能體自主協同的一個研究熱點。針對無人機群的通信網絡資源動態分配問題而提出的多智能體深度強化學習方案也陸續出現[16]，例如，一種基于多智能體深度強化學習的分布式干擾協調策略被用于受到干擾的無人機網絡中的文件下載業務[19]。智能體在適用于無人機網絡特點的獨立強化學習中，其行為策略通常只能根據它們對全局環境的局部個體觀察來制定。針對這種局限性，聯合采用2種不同規模的智能體可解決智能體之間的通信問題[20]。
無人機集群協同，經常會處理動態高維離散和連續動作狀態空間的優化求解問題，近來出現的演員-評論家算法是深度強化學習的一個新興方向，結合了基于值函數和基于策略函數的深度強化學習兩大分支的優勢，非常適用于無人機集群的智能協同[21-23]。利用演員-評論家算法，在無線信道和可再生能源再生率都是隨機變化，且環境動態變化條件下，可尋求資源分配最佳策略[21]，如用于解決車聯網中復雜動態環境下的資源分配問題[22]。應用設備到設備(D2D)網絡的異構蜂窩網絡環境下，基于演員-評論家算法的策略可用于智能化節能模式選擇和資源分配[23]。
展開 AI自動設計的芯片誕生了，不輸工程師
因此，我們設計了一個稱為關系歸納神經網絡的架構，它可以快速有效地學習集成電路內部數據之間的規律，從而達到設計任意復雜集成電路的目的。更具體地說，集成電路形狀被定義為一組參數化網格，當每個網格發生變化時，由標準的CAE軟件包（如ADS或ANSYS EM）計算出結果，然后，使用聚類算法對這些結果的變化進行分類，最后交由強化學習神經網絡進行決策。
集成電路AI背后的算法
AI學會設計集成電路，靠的是什么手段？答案是，一個基于聚類和異步的優勢行動者評論家算法模型。
圖 1 | 關系歸納神經網絡架構. a, 聚類算法的數據集，即網格模型的S參數變化矩陣。B，聚類算法。C、網格化的模型和S參數矩陣訓練深度強化學習模型。d，以c為輸入，以動作的概率向量π和價值標量v為輸出的深度強化學習模型。
基于關系歸納神經網絡的微波集成電路模型設計框架如圖1所示，其包含兩部分：聚類算法（圖1b）和強化學習神經網絡模型（圖1d）。在本框架中，聚類算法用來對網格化的集成電路的設計動作進行劃分，即對集成電路的多個設計動作聚成幾個典型的動作類，類似于經驗豐富的集成電路模型設計師對模型的參數化設置；強化學習模型(采用A3C算法)基于聚類算法劃分的典型動作簇作為策略網絡輸出的動作類別，預測當前集成電路模型的設計動作，然后再由價值網絡評估該設計動作的好壞，以找出最優策略，從而達到自動設計微波集成電路的技術功效。
最后看下
人類的設計和AI的設計有何區別吧！
通過對人類工程師設計的集成電路模型與AI設計的集成電路模型的對比（見圖2），可以看出人類工程師設計的集成電路是規則的，其參數數量是有限的。AI設計的電路是不規則的，參數多，自由度高，形狀更趨近于自然形成。實際上，AI能夠學習抽象出影響電路性能的關鍵參數，并掌握各種各樣的設計任務。
展開 