科研学术

　　10月15日上午，南京大学俞扬副教授做客学术沙龙，在清水河校区宾诺咖啡为我校师生带来题为“面向物理世界强化学习的一些研究进展”的学术报告，分享了他在强化学习方面的研究及进展。计算机科学与工程学院（网络空间安全学院）徐增林教授主持，100多名师生参加讲座。

　　在报告中，俞扬分享了他们团队在强化学习方面的工作。他提到，自从Alpha Go在围棋上打败人类之后，强化学习成为了人工智能领域的热点方向，研究者们正在探索如何将强化学习算法应用在现实生活中。他介绍了强化学习的原理以及与监督学习和非监督学习的异同，指明了深度神经网络在记忆和推断能力方面的不足，并给出在深度强化学习上研究者们持有的不同态度，还分享了在应对不同场景强化学习的解决思路，说明了通过提高算法效率、模拟真实数据和模型重用可以提升决策制定的表现。

　　最后，他介绍了针对淘宝用户的产品推荐系统。他们团队设计了一个叫“虚拟淘宝”的模拟器，利用真实用户的历史信息，推断用户意图，从而可以准确模拟真实用户的行为，并且使用该模拟器训练了基于强化学习的推荐系统，在实际测试中展现出较好的效果。

　　报告深入浅出，给师生们上了一堂丰富多彩的关于强化学习的课程，引起了很多同学和老师热烈讨论。

　　本次沙龙由人力资源部教师发展中心主办，计算机科学与工程学院（网络空间安全学院）承办。

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　　俞扬，博士，南京大学副教授。主要研究领域为机器学习、强化学习，目前研究集中于提升强化学习样本利用效率。分别于2004年和2011年获得南京大学计算机科学与技术系学士学位和博士学位，获2013年全国优秀博士学位论文奖、2011年CCF优秀博士学位论文奖。2011年8月加入南京大学计算机科学与技术系、机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）从事教学与科研工作。发表论文40余篇，包括多篇Artificial Intelligence、IJCAI、AAAI、NIPS等，获得5项国际论文和竞赛奖，入选2018年IEEE Intelligent Systems杂志评选的AI's 10 to Watch，获2018 PAKDD Early Career Award，受邀在IJCAI’18作关于强化学习的Early Career 报告。