1-1 表征强化学习研究及应用.pdf

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1、表征强化学习研究与应用华为诺亚方舟实验室李栋Security Level:目录1.背景2.强化学习研究3.强化学习业务落地Huawei Proprietary-Restricted Distribution31.背景 强化学习工业界进展 强化学习学术界进展ICLR2021词云图Covariant，视觉输入的RL机械臂控制应用于制造，物流仓储，零售等领域。强化学习短视频精细推荐用户观看时长提升10%+，流量分发场景效率提升100%强化学习MOBA游戏AI取得与职业选手相当的Elo分值强化学习芯片布局6小时完成布局，质量超过/匹配人类专家，可用于ASIC/TPU芯片强化学习相关挑战赛强化学习算法发

2、展路线图Huawei Proprietary-Restricted Distribution42.1 强化学习基本概念 强化学习关键要素智能体通过与环境交互，基于环境反馈信号以试错式学习方式学习最优策略。关键概念：状态 ，可以为离散或连续状态，低维或高维动作 ，可以为离散或连续动作奖赏信号 =(,)状态转移模型(+1|,)Andrey MarkovS1S2S3(+1|,)(+1|,)a1a2马尔可夫性，+1与1无关vs.High rewardLow rewardLow-dim stateDiscrete actionHigh-dim stateContinuous action通常未知Huaw

3、ei Proprietary-Restricted Distribution52.1 强化学习基本概念 强化学习关键要素智能体通过与环境交互，基于环境反馈信号以试错式学习方式学习最优策略。关键概念：状态 ，可以为离散或连续状态，低维或高维动作 ，可以为离散或连续动作奖赏信号 =(,)状态转移模型(+1|,)观测=(|)，智能体所看到的真正世界！Andrey MarkovS1S2S3(+1|,)(+1|,)a1a2S1S2S3(+1|,)(+1|,)a1a2o1o2o3End-effector position:x,yToy1 position:x,yToy2 position:x,y马尔可夫性

4、，+1与1无关Huawei Proprietary-Restricted Distribution62.1 强化学习基本概念 强化学习关键要素智能体通过与环境交互，基于环境反馈信号以试错式学习方式学习最优策略。值函数：状态值函数(V函数):贝尔曼方程=,+,(),=,+,(,)强化学习优化目标：优化控制策略，最大化期望累积奖赏回报动作值函数(Q函数):Richard BellmanS1S2S3(+1|,)(+1|,)a1a2通常未知-蒙特卡洛估计马尔可夫性，+1与1无关Huawei Proprietary-Restricted Distribution72.2 强化学习的挑战样本生成估计值函数

5、/环境模型策略提升采样慢!游戏世界采样1000 x wall-clock1x wall-clock现实世界采样挑战：数据效率低，难以直接在现实世界学习“9600 TPUs were used and over 60 000 years of StarCraft 2 wasplayed,costing 26 million for dedicated,uninterrupted TPUs.”https:/ Proprietary-Restricted Distribution82.3 强化学习的挑战数据效率低 如何提升数据利用率？从表征学习角度的思考End-effector position:x

6、,yToy1 position:x,yToy2 position:x,yMocoSimCLRYann LeCun:Self-supervised learningalgothmsthose that generate labelsfrom data by exposing relationshipsbetween the datas parts,believed to becritical to achieving human-levelintelligence.Yoshua Bengio:Reveal the way high-level semantic variables connect