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深度强化学习算法及应用_中国矿业大学

中国矿业大学 免费考研网/2018-05-13






题 目:深度强化学习算法及应用

报告人:赵冬斌 教授

时 间:11月9日上午9:30

地 点:南湖校区信控学院A101室




信息与控制工程学院

报告摘要:

将具有“决策”能力的强化学习(RL: Reinforcement Learning)和具有“感知”能力的深度学习(DL: Deep Learning)相结合,形成深度强化学习(DRL: Deep RL)方法,成为人工智能的主要方法之一。2013年,谷歌DeepMind团队提出了一种DRL方法,在一些游戏上的实验效果接近或超过人类游戏玩家,成果发表在2015年的《Nature》上。2016年,相继发表了所开发的基于DRL的围棋算法AlphaGo,以5:0战胜了欧洲围棋冠军和超一流围棋选手李世石,使人工智能的水平达到了一个前所未有的高度。2017年初,AlphaGo的升级程序Master,与60名人类顶级围棋手比赛获得不败的战绩。在不完全信息博弈中,2017年初,阿尔伯塔大学采用了与AlphaGo相似的原理,开发的德州扑克人工智能DeepStack取得了骄人的胜绩,论文发表在《Science》上,标志着人工智能的又一个里程碑事件。2017年10月,DeepMind团队在《Nature》上发表的论文中提出了AlphaGo Zero,完全不用人类围棋棋谱而完胜最高水平的AlphaGo,再次刷新了人们的认识。DRL在视频游戏、博弈、自动驾驶、机器人、自然语言理解、智能医疗等领域的应用日益增多。本报告将介绍DRL的发展历程,主要方法和应用,以及我们在DRL方面的工作。




报告人简介:

赵冬斌,博士,中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师,中国科学院大学岗位教授。任IEEE计算智能学会北京分会主席,曾任自适应动态规划和强化学习技术委员会主席、多媒体委员会主席等。IEEE高级会员、自动化学会高级会员等。任领域顶级期刊IEEE TNNLS,IEEE CIM编委等,国际期刊特邀编辑10次,包括作为首席客座编委在IEEE TNNLS上组织深度强化学习专刊。多次在权威国际会议上担任要职。发表论文300余篇,授权国际发明专利1项、国家发明专利28项。主要研究方向为计算智能、深度强化学习、自适应动态规划、智能车辆、机器人、能源系统等。




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