CSE599：online and adaptive machine learning
Lecture 3：Stochastic Multi-Armed Bandits, Regret Minimization
csdn bandit 算法(3) -- UCB算法
推荐系统的EE问题及Bandit算法
https://x-algo.cn/index.php/2016/12/15/ee-problem-and-bandit-algorithm-for-recommender-systems/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32356077
除了 DQN/A3C，还有哪些高级强化学习成果
斯坦福提出无需人类示范的强化学习算法 SOORL
| 深度神经网络和强化学习这对cp在模仿人类打游戏方面可谓是取得了不小的进步。但是这些智能体往往需要数百万个步骤进行训练，但是人类在学习新事物时效率可要高多了。我们是如何快速学习高效的奖励的，又是怎样让智能体做到同样水平的？ 有人认为，人们学习并利用能解释世界如何运行的结构化模型，以及能用目标而不是像素表示世界的模型，从而智能体也能靠同样的方法从中获得经验。 具体来说，我们假设同时具备三个要素即可：运用抽象的目标水平的表示、学习能快速学习世界动态并支持快速计划的模型、利用前瞻计划进行基于模型的策略探索。 在这一思想的启发下，我们提出了策略目标强化学习（SOORL）算法，据我们所知，这是第一个能在雅达利游戏Pitfall!中能到积极奖励的算法。重要的是，该算法在这一过程中不需要人类的示范，可以闯过50关。SOORL算法利用强大的先验知识而非传统的深度强化学习算法，对环境中的目标和潜在的动态模型有了了解。但是相比于需要人类示范的方法来说，SOORL算法所掌握的信息就少了很多。 |
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| SOORL在两方面超过了之前以目标为导向的强化学习方法：
这两种方法都是从人类遇到的困难中受到的启发——先前经验很少，同时算力有限，人类必须快速学习做出正确的决定。为了达到这一目标，我们第一条方法发现，与复杂的、需要大量数据的深度神经网络模型不同，如果玩家按下的某一按键需要很少经验来估计，那么简单的决定性模型可以减少计划所需的计算力，尽管会经常出错，但对达到良好的效果已经足够了。第二，在奖励分散、复杂的电子游戏中，玩一场游戏可能需要成百上千个步骤，对于任何一个计算力有限的智能体来说，想在每个步骤都作出合适的计划是非常困难的，就算是12岁的小孩也是如此。我们用一种常用并且强大的方法做前瞻计划，即蒙特卡洛树搜索，将其与目标导向的方法结合，用作最优策略的探索，同时指导智能体学习它不了解的世界的环境。 |
Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory
Bayesian Deep Learning
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Relation inductive bias for physical construction in humans and machines
Relation inductive biases, deep learning and graph networks
Relational recurrent neural networks
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