38、强化学习全面解析：从基础方法到前沿应用

强化学习全面解析：从基础方法到前沿应用

1. 强化学习概述

强化学习是用于马尔可夫决策过程及类似系统的顺序决策框架。它主要有以下几类方法：
- 表格方法 ：
- 动态规划 ：已知环境模型时使用。
- 蒙特卡罗方法 ：运行多个回合，根据获得的奖励改变动作值和策略。
- 时间差分方法 ：在回合进行过程中更新动作值。
- 深度Q学习 ：这是一种时间差分方法，使用深度神经网络预测每个状态的动作值，能训练智能体在Atari 2600游戏中达到接近人类的水平。
- 策略梯度方法 ：直接优化策略，而不是为动作分配值，产生随机策略，在环境部分可观察时很重要，但更新有噪声，有许多改进方法来降低方差。

2. 深度Q网络的发展与优化

深度Q学习由Mnih等人在2015年提出，是神经拟合Q学习的衍生。它利用卷积网络的成功，在Atari游戏基准测试中实现了人类水平的表现。不过，深度Q学习存在“致命三角”问题，即包含自举、离策略学习和函数逼近的方案训练不稳定。后续有许多工作致力于使训练更稳定：
- 经验回放缓冲区 ：Mnih等人在2015年引入，Schaul等人在2016年改进为优先经验回放，以提高学习速度。
- 深度循环Q学习 ：Hausknecht和Stone在2015年引入，使用循环网络架构，每次只摄入一帧，能“记住”先