cs285學習筆記(一):課程總覽

根據 Fall 2023 學期的官方課程日程,這里是 CS?285 全課程的 Lecture 大綱及內容摘要,詳細對應周次和主題,方便你快速定位每節課要點、相關作業與視頻資源 🎯

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📅 CS?285 Fall 2023 全課程Lecture大綱

周次Lecture & 主題內容摘要
Week?1Lecture?1: Introduction & Course Overview課程介紹、RL基本背景、工業/研究趨勢分析
Week?2Lecture?2: Supervised Learning of Behaviors (Imitation Learning)行為克隆、DAgger、離線與在線模仿學習任務一(HW1)
Lecture?3: PyTorch TutorialPyTorch基本用法,streamlined training pipeline
Week?3Lecture?4: Introduction to Reinforcement LearningMDP、策略、價值函數基礎、Monte Carlo采樣
Week?4Lecture?5: Policy GradientsREINFORCE算法、Likelihood-Ratio、本質推導、方差縮減
Lecture?6: Actor–Critic Algorithms基于 critic 的 actor-critic,G?AE,實例代碼講解
Week?5Lecture?7: Value Function MethodsTD λ、bootstrapping、策略評估手段
Lecture?8: Deep RL with Q?FunctionsDQN、experience replay、target network、訓練穩定化
Week?6Lecture?9: Advanced Policy GradientsTRPO/PPO核心算法、KL約束、優勢估計與實現細節
Lecture?10: Optimal Control & Planning基于控制理論的導航/規劃方法(MPC)、線性系統控制
Week?7Lecture?11: Model-Based Reinforcement Learning模型學習與模擬、預測模型結構與樣本效率
Lecture?12: Model-Based Policy Learning模型下的策略學習(包括DDP, iLQR等)
Week?8Lecture?13: Exploration I探索策略基本形式:ε-greedy, UCB, entropy bonus
Lecture?14: Exploration IICount-based、curiosity-driven、隨機網絡蒸餾
Week?9Lecture?15: Offline Reinforcement Learning IOffline RL 介紹,批訓練挑戰,BMIST等
Lecture?16: Offline Reinforcement Learning IIOOD泛化、約束優化、安全保障
Week?10Lecture?17: Reinforcement Learning Theory Basics收斂性分析、樣本復雜度、策略優化幾何
Lecture?18: Variational Inference & Generative ModelsVI基礎,control-as-inference鏈接
Week?11Lecture?19: Connection between Inference and Control逆強化學習、最大熵控制、POMDP關系
Lecture?20: Inverse Reinforcement LearningIRL核心算法:MaxEnt IRL、GAIL等
Week?12Guest Lectures來自學術/工業專家專題分享(如 RLHF、DPO、Statistical RL)
Week?13Lecture?21: RL with Sequence Models & Language Models序列RL、seq2seq RL、LLM 調優初探
Lecture?22: Meta-Learning and Transfer LearningMeta-RL、跨任務泛化、Prompt調優、DPO & RLHFGuest
Week?14Lecture?23: Challenges & Open ProblemsRL前沿挑戰:長期依賴、安全、公平性、效用函數等

作業對應

作業github

  • HW1 → Lecture?2 / 3
  • HW2 → Lecture?5 / 6
  • HW3 → Lecture?7–12
  • HW4 → Lecture?11–18
  • HW5 → Lecture?13–20

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