所以，第一期分享来了。
北京时间 11 月 8 日 20:00 至 21:00，多伦多大学在读三年级博士生 Yuhuai Wu（吴宇怀）将为大家分享一篇 NIPS 2017 论文《Scalable trust-region method for deep reinforcement learning using Kronecker-factored approximation》。
分享者简介
Yuhuai Wu（吴宇怀），多伦多大学在读三年级博士生，师从 Roger Grosse。曾在 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Ruslan Salakhutdinov 等指导下做研究。主要研究方向是优化算法、强化学习。是 2017 年 Google fellowship in machine learning 的得主之一。2017 暑假于 OpenAI 做实习，开源了 ACKTR 算法。
演讲主题
这次演讲主要研讨一个最近研发的似自然梯度的优化算法 -- KFAC（似二阶算法）。我们将其用在强化学习的问题上，并提出了新的强化学习算法 -- ACKTR，发现比前人的算法有效 2-3 倍。
针对这篇论文，机器之心曾发布过一篇简介：
