隨著深度神經網絡的興起，強化學習在許多傳統(tǒng)游戲中得到了穩(wěn)步的發(fā)展，并在許多游戲中超越了人類。

強化學習研究的場景主要集中在機器人、游戲、棋牌等方面，然而，自動駕駛的強化學習研究卻很難在現實場景中進行實車訓練。因為強化學習需要試錯，迭代訓練等，真實路上是經不起測試的。所以，一般自動駕駛都使用仿真訓練。但這樣出來的模型又比較不適用于真實場景。

那么，針對這一問題，本次邀請到一位多倫多大學強化學習、自動駕駛、決策規(guī)劃與控制方向博士，為大家分享一下自己的論文工作。讓大家對強化學習與自動駕駛之前的關系進行深度了解。并且解析強化學習中的圖強化學習在先進車輛系統(tǒng)中心發(fā)揮的作用，詳細分析原理和實驗、進行評估并給出結果。

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01

主講內容：

時老師首先為大家解釋，強化學習與機器學習之間的關系；其次，以雅達利游戲為例介紹強化學習的問題是如何構建的；然后，進一步以智能網聯車輛決策項目為例，講解多智能體圖強化學習的應用；最后，分析圖強化學習的未來發(fā)展方向。

02

課程大綱：

一、認識強化學習

二、強化學習問題

? ?2.1 智能體和環(huán)境的關系

? ?2.2 雅達利的游戲

三、多智能體圖強化學習用于智能網聯車輛決策

? ?3.1 先進車輛系統(tǒng)中心的控制結構

? ?3.2 圖注意力機制

? ?3.3 MARL-CAVG結構

? ?3.4 實驗設計與性能比較

四、圖強化學習的未來

03

講師介紹：

時老師

· 多倫多大學強化學習、自動駕駛、決策規(guī)劃與控制方向博士；

·?在IEEE IV、IEEE ITSC、ICML、NeurIPS發(fā)表多篇高水平論文；

·?Momenta、曠視、創(chuàng)新工廠、輕舟智航、蒙特利爾機器學習研究所工作學習經歷；

·?參與多項人工智能項目孵化，承擔多項科研課題，有豐富的教學授課工作經驗。

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《深度學習：Deep Learnin》：從基本的統(tǒng)計學和微積分講起，幫助掌握最先進的深度學習技術。適用于使用與希望對現代深度學習體系、原理以及方法又系統(tǒng)化學習方式的同學。

《動手學機器學習：Hands-On Machine Learning》：純代碼驅動，從理論到實踐的最佳方式，從懂得理論到能解決問題。適用于希望能夠代碼時間解決人工智能問題的同學。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的我的天，强化学习还能用在自动驾驶领域？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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