分享主題

魯棒強化學(xué)習(xí)

 

分享背景

強化學(xué)習(xí)算法依賴大量采樣的特性決定了需要首先在仿真環(huán)境中訓(xùn)練智能體策略再遷移到現(xiàn)實系統(tǒng)中。因此當(dāng)仿真環(huán)境和現(xiàn)實系統(tǒng)出現(xiàn)不匹配時，策略的魯棒性是影響強化學(xué)習(xí)算法能否實用的關(guān)鍵因素。本次公開課中，講者將介紹華為倫敦研究所決策與推理團隊在魯棒強化學(xué)習(xí)方面的相關(guān)工作。

分享嘉賓

任航，倫敦帝國理工學(xué)院博士，任職于華為諾亞方舟實驗室倫敦

分享提綱

• 華為倫敦研究所決策與推理團隊介紹

• 強化學(xué)習(xí)的相關(guān)背景知識與強化學(xué)習(xí)的魯棒性問題

• Wasserstein Robust Reinforcement Learning 論文解讀

 

分享時間

（北京時間 ）  10月 10 日（星期四）  20:00

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