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"> 【新書】分布式強化學習,280頁pdf - 專知VIP

本書分為三個部分。第一部分介紹了分布式強化學習的構建模塊。我們首先介紹了我們的基本研究對象,收益分布和分布Bellman方程(第二章)。第三章介紹了分類時間差分學習,一種簡單的學習收益分布的算法。在第三章結束時,讀者應該理解分布式強化學習的基本原則,並且應該能夠在簡單的實際設置中使用它。

第二部分是對分布式強化學習理論的發展。第4章介紹了一種用於測量返回分布之間距離的語言,以及與這些分布交互的操作符。第5章介紹了實現分布式強化學習所需的概率表示的概念;在此基礎上,研究了用這種表示來計算和近似收益分布的問題,並引入了分布動態規劃的框架。第6章研究了如何從樣本中以增量的方式學習返回分布,給出了類別時間差分學習的正式結構,以及其他算法,如分位數時間差異學習。第7章將這些思想擴展到最優決策的設置(也稱為控製設置)。最後,第8章介紹了基於統計泛函概念的分布強化學習的不同視角。在第二部分結束時,讀者應該理解在設計分布式強化學習算法時出現的挑戰,以及解決這些挑戰的可用工具。

第三部分和最後一部分為實際場景ios開發了分布式強化學習。第九章回顧了線性值函數逼近的原理,並將這些思想推廣到分布環境中。第10章討論了如何將分布方法與深度神經網絡相結合來獲得深度強化學習的算法,並提出了一個模型來研究這種結合所產生的現象。第11章討論了分布式強化學習在兩個進一步研究領域(多主體學習和神經科學)的新興應用,並得出結論。

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本文檔包含了物理模擬環境中與深度學習相關的所有內容的實用和全麵的介紹。盡可能多地,所有主題都以Jupyter形式提供了實際操作的代碼示例,以便快速入門。除了標準的監督學習數據,我們將著眼於物理損失約束,更緊密耦合的學習算法與可微分模擬,以及強化學習和不確定性建模。我們生活在一個激動人心的時代: 這些方法有巨大的潛力從根本上改變計算機模擬所能達到的效果。

在本文中,我們將介紹將物理模型引入深度學習的不同方法,即基於物理的深度學習(PBDL)方法。為了增加集成的緊密性,將引入這些算法變體,並將討論不同方法的優缺點。重要的是要知道每種不同的技術在哪些場景中特別有用。

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將機器學習(ML)和深度學習(DL)結合在金融交易中,重點放在投資管理上。這本書解釋了投資組合管理、風險分析和績效分析的係統方法,包括使用數據科學程序的預測分析。

本書介紹了模式識別和未來價格預測對時間序列分析模型的影響,如自回歸綜合移動平均模型(ARIMA),季節ARIMA (SARIMA)模型和加性模型,包括最小二乘模型和長期短期記憶(LSTM)模型。運用高斯隱馬爾可夫模型提出了隱模式識別和市場狀態預測。這本書涵蓋了K-Means模型在股票聚類中的實際應用。建立了方差協方差法和模擬法(蒙特卡羅模擬法)在風險值估算中的實際應用。它還包括使用邏輯斯蒂分類器和多層感知器分類器的市場方向分類。最後,本書介紹了投資組合的績效和風險分析。

到本書結束時,您應該能夠解釋算法交易如何工作及其在現實世界中的實際應用,並知道如何應用監督和無監督的ML和DL模型來支持投資決策,並實施和優化投資策略和係統。

你將學習:

了解金融市場和算法交易的基本原理,以及適用於係統性投資組合管理的監督和無監督學習模型

了解特征工程、數據可視化、超參數優化等概念

設計、構建和測試有監督和無監督的ML和DL模型

發現季節性、趨勢和市場機製,模擬市場變化和投資策略問題,預測市場方向和價格

以卓越的資產類別構建和優化投資組合,並衡量潛在風險

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強化學習(RL)作為一種可行的、強大的技術,用於解決各種複雜的跨行業業務問題,包括在不確定性下的順序優化決策。盡管RL被歸類為機器學習(ML)的一個分支,但它的看待和處理方式往往與機器學習的其他分支(監督和非監督學習)非常不同。事實上,RL似乎掌握了開啟人工智能前景的關鍵——人工智能可以根據觀察到的信息的變化來調整決策,同時不斷朝著最優結果前進。RL算法在無人駕駛汽車、機器人和策略遊戲等備受矚目的問題上的滲透,預示著未來RL算法的決策能力將遠超人類。

本書重點研究支撐RL的基礎理論。我們對這一理論的處理是基於本科水平的概率、優化、統計和線性代數。我們強調嚴謹但簡單的數學符號和公式來發展理論,並鼓勵你把方程寫出來,而不是僅僅從書中閱讀。偶爾,我們引用一些高等數學(如:隨機微積分),但本書的大部分是基於容易理解的數學。特別是,兩個基本的理論概念- Bellman最優方程和廣義策略迭代-貫穿全書,因為它們構成了我們在RL中所做的幾乎所有事情的基礎,甚至在最先進的算法中。

本書第二部分用動態規劃或強化學習算法解決的金融應用。作為隨機控製問題的許多金融應用的一個基本特征是,模型MDP的回報是效用函數,以捕捉金融回報和風險之間的權衡。

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近年來,自然語言處理的研究方法取得了一些突破。這些突破來源於兩個新的建模框架以及在計算和詞彙資源的可用性的改進。在這個研討會小冊子中,我們將回顧這些框架,以一種可以被視為現代自然語言處理開端的方法論開始:詞嵌入。我們將進一步討論將嵌入式集成到端到端可訓練方法中,即卷積神經網絡和遞歸神經網絡。這本小冊子的第二章將討論基於注意力的模型的影響,因為它們是最近大多數最先進的架構的基礎。因此,我們也將在本章中花很大一部分時間討論遷移學習方法在現代自然語言處理中的應用。最後一章將會是一個關於自然語言生成的說明性用例,用於評估最先進的模型的訓練前資源和基準任務/數據集。

https://compstat-lmu.github.io/seminar_nlp_ss20/

在過去的幾十年裏,人工智能技術的重要性和應用不斷得到關注。在當今時代,它已經與構成人類塑造環境的大部分環境密不可分。因此,商業、研究和開發、信息服務、工程、社會服務和醫學等無數部門已經不可逆轉地受到人工智能能力的影響。人工智能有三個主要領域組成了這項技術:語音識別、計算機視覺和自然語言處理(見Yeung (2020))。在這本書中,我們將仔細研究自然語言處理(NLP)的現代方法。

這本小冊子詳細介紹了用於自然語言處理的現代方法,如深度學習和遷移學習。此外,本研究亦會研究可用於訓練自然語言處理任務的資源,並會展示一個將自然語言處理應用於自然語言生成的用例。

為了分析和理解人類語言,自然語言處理程序需要從單詞和句子中提取信息。由於神經網絡和其他機器學習算法需要數字輸入來進行訓練,因此應用了使用密集向量表示單詞的詞嵌入。這些通常是通過有多個隱藏層的神經網絡學習的,深度神經網絡。為了解決容易的任務,可以應用簡單的結構神經網絡。為了克服這些簡單結構的局限性,采用了遞歸和卷積神經網絡。因此,遞歸神經網絡用於學習不需要預先定義最佳固定維數的序列的模型,卷積神經網絡用於句子分類。第二章簡要介紹了NLP中的深度學習。第三章將介紹現代自然語言處理的基礎和應用。在第四章和第五章中,將解釋和討論遞歸神經網絡和卷積神經網絡及其在自然語言處理中的應用。

遷移學習是每個任務或領域的學習模型的替代選擇。在這裏,可以使用相關任務或領域的現有標記數據來訓練模型,並將其應用到感興趣的任務或領域。這種方法的優點是不需要在目標域中進行長時間的訓練,並且可以節省訓練模型的時間,同時仍然可以(在很大程度上)獲得更好的性能。遷移學習中使用的一個概念是注意力,它使解碼器能夠注意到整個輸入序列,或自注意,它允許一個Transformer 模型處理所有輸入單詞,並建模一個句子中所有單詞之間的關係,這使得快速建模一個句子中的長期依賴性成為可能。遷移學習的概念將在小冊子的第6章簡要介紹。第七章將通過ELMo、ULMFiT和GPT模型來描述遷移學習和LSTMs。第八章將詳細闡述注意力和自注意力的概念。第九章將遷移學習與自注意力相結合,介紹了BERT模型、GTP2模型和XLNet模型。

為NLP建模,需要資源。為了找到任務的最佳模型,可以使用基準測試。為了在基準實驗中比較不同的模型,需要諸如精確匹配、Fscore、困惑度或雙語評估替補學習或準確性等指標。小冊子的第十章簡要介紹了自然語言處理的資源及其使用方法。第11章將解釋不同的指標,深入了解基準數據集SQuAD、CoQa、GLUE和SuperGLUE、AQuA-Rat、SNLI和LAMBADA,以及可以找到資源的預訓練模型和數據庫,如“帶代碼的論文”和“大壞的NLP數據庫”。

在小冊子的最後一章中,介紹了生成性NLP處理自然語言生成,從而在人類語言中生成可理解的文本。因此,不同的算法將被描述,聊天機器人和圖像字幕將被展示,以說明應用的可能性。

本文對自然語言處理中各種方法的介紹是接下來討論的基礎。小冊子的各個章節將介紹現代的NLP方法,並提供了一個更詳細的討論,以及各種示例的潛力和限製。

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強化學習(RL)作為一種可行且強大的技術,正逐漸成為一種解決各種複雜業務問題的技術,這些問題涉及不確定條件下的連續優化決策。盡管RL被歸類為機器學習(ML)的一個分支,但它往往與ML(監督學習和非監督學習)的其他分支有很大的不同。事實上,RL似乎掌握著開啟人工智能前景的鑰匙——機器可以根據觀察到的異常信息調整決策,同時不斷轉向最佳結果。它在無人駕駛汽車、機器人和策略遊戲等備受關注的問題上的應用,預示著未來RL算法將擁有遠超人類的決策能力。但是當談到RL的學習應用時,人們似乎不願意直接進入。我們經常聽到甚至技術人員聲稱RL涉及“高等數學”和“複雜工程”,所以似乎有一個心理障礙進入。雖然現實世界的RL算法和實現在克服眾所周知的最後業務問題時確實變得相當複雜,但是RL的基礎實際上不需要繁重的技術機器就可以學會。本書的核心目的是通過在理解的深度和保持基本技術內容之間找到平衡來揭開RL的神秘麵紗。因此,我們將學習:

  • 您將了解簡單而強大的馬爾可夫決策過程(MDPs)理論——不確定情況下的序列最優決策框架。您將堅定地理解Bellman方程的力量,它是所有動態規劃和所有RL算法的核心。

  • 您將掌握動態規劃(DP)算法,這是一類(用人工智能的語言)規劃算法。您將學習策略迭代、值迭代、逆向歸納、近似動態規劃和廣義策略迭代的重要概念,它是所有DP和所有RL算法的核心。

  • 您將獲得各種強化學習(RL)算法的堅實的理解,從基本算法如SARSA和Q-Learning,並進入學習在實踐中工作得很好的幾個重要的算法,包括梯度時間差分,深度Q網絡,最小二乘策略迭代,策略梯度,蒙特卡羅樹搜索。您將了解如何利用bootstrapping、off-policy學習和基於深度神經網絡的函數逼近在這些算法中獲得優勢。您還將學習如何平衡探索和利用Multi-Armed Bandits技術,如置信上限,湯普森采樣,梯度盜匪和信息狀態空間算法。

  • 您將練習大量的模型和算法的“從頭開始”Python實現。貫穿全書,我們強調了良好的Python編程實踐,包括接口設計、類型注釋、函數式編程和基於繼承的多態(始終確保編程原則反映數學原則)。從這本書中獲得的更大的收獲是一種將應用數學概念與軟件設計範例相結合的罕見的(高需求的)能力。

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這本書介紹了金融中的機器學習方法。它為量化金融提出了一個統一的處理機器學習和各種統計計算學科,如金融計量經濟學和離散時間隨機控製,並強調為金融數據建模和決策如何進行理論和假設檢驗做出算法的選擇。隨著計算資源和數據集的增加,機器學習已經成為金融業的一項重要技能。這本書是為在金融計量經濟學,金融數學和應用統計學的高級研究生和學者寫的,此外還包括在定量金融領域的定量和數據科學家。

金融中的機器學習:從理論到實踐分為三個部分,每個部分包括理論和應用。第一篇從貝葉斯和頻率論的角度介紹了對橫斷麵數據的監督學習。更高級的材料強調神經網絡,包括深度學習,以及高斯過程,在投資管理和衍生建模的例子。第二部分介紹了時間序列數據的監督學習,這是金融領域最常用的數據類型,並舉例說明了交易、隨機波動和固定收益模型。最後,第三部分介紹了強化學習及其在交易、投資和財富管理中的應用。還提供了Python代碼示例,以支持讀者對方法和應用的理解。這本書還包括超過80個數學和編程練習例子,與工作的解決方案可提供給教師。作為這一新興領域研究的橋梁,最後一章從研究人員的角度介紹了金融機器學習的前沿,強調了統計物理中有多少眾所周知的概念可能會作為金融機器學習的重要方法出現。

https://www.springer.com/gp/book/9783030410674

代碼:https://github.com/mfrdixon/ML_Finance_Codes

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圖結構數據是許多應用領域的組成部分,包括化學信息學、計算生物學、神經成像和社會網絡分析。在過去的二十年中,人們提出了許多圖的核函數,即圖之間的核函數,來解決圖之間的相似性評估問題,從而使分類和回歸設置中進行預測成為可能。這篇手稿提供了對現有圖內核、它們的應用、軟件和數據資源的回顧,並對最先進的圖內核進行了實證比較。

https://arxiv.org/abs/2011.03854

摘要:

在機器學習中常用的數據結構中,圖可以說是最通用的一種。圖允許將複雜對象建模為實體(節點)和這些實體(邊)之間關係的集合,每個實體都可以通過元數據(如分類或矢量節點和邊特征)進行注釋。許多普遍存在的數據類型可以被理解為圖形的特殊情況,包括非結構化矢量數據以及結構化數據類型,例如時間序列、圖像、體積數據、點雲或實體包等。最重要的是,許多應用程序受益於基於圖形表示提供的額外靈活性。

本文共分為兩部分: 第一部分是對常見圖核的理論描述。在第2章簡要介紹了圖理論和內核之後,我們在第3章對相關的圖內核進行了詳細的描述、類型和分析。我們將詳細介紹不同內核之間的關係,並簡要介紹它們對某些類型數據的適用性。第4章的第二部分著重於對圖核的大規模經驗評估,以及對基準數據集的理想屬性和需求的描述。在第5章中,我們概述了圖核的未來趨勢和麵臨的挑戰,以此來結束我們的綜述。

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強化學習是現在人工智能領域裏麵最活躍的研究領域之一,它是一種用於學習的計算方法,其中會有一個代理在與複雜的不確定環境交互時試圖最大化其所收到的獎勵。現在,如果你是一個強化學習的初學者,由 Richard Sutton 和 Andrew Barto 合著的《Reinforcement Learning : An Introduction》可能就是你的最佳選擇。這本書提供了關於強化學習的簡單明了的關鍵思想和算法的解釋。他們討論了該領域的知識基礎的曆史延伸到了最新的發展的應用。

本書全文共分三部分,17章內容

  • 第一部分:列表(Tabular)解決法,第一章描述了強化學習問題具體案例的解決方案,第二章描述了貫穿全書的一般問題製定——有限馬爾科夫決策過程,其主要思想包括貝爾曼方程(Bellman equation)和價值函數,第三、四、五章介紹了解決有限馬爾科夫決策問題的三類基本方法:動態編程,蒙特卡洛方法、時序差分學習。三者各有其優缺點,第六、七章介紹了上述三類方法如何結合在一起進而達到最佳效果。第六章中介紹了可使用適合度軌跡(eligibility traces)把蒙特卡洛方法和時序差分學習的優勢整合起來。第七章中表明時序差分學習可與模型學習和規劃方法(比如動態編程)結合起來,獲得一個解決列表強化學習問題的完整而統一的方案。

  • 第二部分:近似求解法,從某種程度上講隻需要將強化學習方法和已有的泛化方法結合起來。泛化方法通常稱為函數逼近,從理論上看,在這些領域中研究過的任何方法都可以用作強化學習算法中的函數逼近器,雖然實際上有些方法比起其它更加適用於強化學習。在強化學習中使用函數逼近涉及一些在傳統的監督學習中不常出現的新問題,比如非穩定性(nonstationarity)、引導(bootstrapping)和目標延遲(delayed targets)。這部分的五章中先後介紹這些以及其它問題。首先集中討論在線(on-policy)訓練,而在第九章中的預測案例其策略是給定的,隻有其價值函數是近似的,在第十章中的控製案例中最優策略的一個近似已經找到。第十一章討論函數逼近的離線(off-policy)學習的困難。第十二章將介紹和分析適合度軌跡(eligibility traces)的算法機製,它能在多個案例中顯著優化多步強化學習方法的計算特性。這一部分的最後一章將探索一種不同的控製、策略梯度的方法,它能直接逼近最優策略且完全不需要設定近似值函數(雖然如果使用了一個逼近價值函數,效率會高得多)。

  • 第三部分:深層次研究,這部分把眼光放到第一、二部分中介紹標準的強化學習思想之外,簡單地概述它們和心理學以及神經科學的關係,討論一個強化學習應用的采樣過程,和一些未來的強化學習研究的活躍前沿。

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決策理論是現代人工智能和經濟學的基礎。本課程主要從統計學的角度,也從哲學的角度,為決策理論打下堅實的基礎。本課程有兩個目的:

  • 深入了解統計決策理論、實驗設計的自動化方法,並將其與人類決策聯係起來。
  • 通過開發算法和智能代理的實驗,將該理論應用到強化學習和人工智能的實際問題中。

課程可分為兩部分。

  • 第一部分,我們介紹了主觀概率和效用的概念,以及如何用它們來表示和解決決策問題。然後討論未知參數的估計和假設檢驗。最後,我們討論了順序抽樣、順序實驗,以及更一般的順序決策。

  • 第二部分是不確定性下的決策研究,特別是強化學習和專家谘詢學習。首先,我們研究幾個有代表性的統計模型。然後,我們給出了使用這些模型做出最優決策的算法的概述。最後,我們來看看學習如何根據專家的建議來行動的問題,這個領域最近在在線廣告、遊戲樹搜索和優化方麵有很多應用。

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題目:A Survey and Critique of Multiagent Deep Reinforcement Learning

簡介:近年來,深度強化學習(RL)取得了出色的成績。這使得應用程序和方法的數量急劇增加。最近的工作探索了單智能體深度強化之外的學習,並考慮了多智能體深度強化學習的場景。初步結果顯示在複雜的多智能體領域中的成功,盡管有許多挑戰需要解決。本文的主要目的是提供有關當前多智能體深度強化學習(MDRL)文獻的概述。此外,我們通過更廣泛的分析對概述進行補充:(i)我們回顧了以前RL中介紹的基礎內容,並強調了它們如何適應多智能深度強化學習設置。 (ii)我們為該領域的新開業者提供一般指導:描述從MDRL工作中汲取的經驗教訓,指出最新的基準並概述研究途徑。 (iii)我們提出了MDRL的實際挑戰(例如,實施和計算需求)。

作者介紹:Pablo Hernandez-Leal,Borealis AI的研究員,在此之前,曾與Michael Kaisers一起參與過阿姆斯特丹CWI的智能和自治係統。研究方向:單智能體環境開發的算法以及多智能體。計劃開發一種算法,該算法使用博弈論,貝葉斯推理和強化學習中的模型和概念在戰略交互中得到使用。

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