12、深度强化学习入门

深度强化学习入门

1. 深度强化学习简介

深度学习是一种生成特征表示的策略，它通过多层结构将输入映射到输出。这种结构使模型能够将复杂输入的表示学习为分层概念，从低级特征逐步构建到更抽象的表示。随着训练样本数量的增加以及计算机软硬件的改进，深度学习变得更加实用和强大，在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著成功。

强化学习的目标是创建一个智能体，通过决策来最大化总奖励。在强化学习中，智能体与环境进行交互，观察受动作影响的状态变化，并接收奖励信号。通过试错过程，智能体学习采取一系列行动以实现目标。

深度强化学习（DRL）是强化学习与深度学习的结合，其中深度神经网络（DNN）在强化学习框架中用作函数近似器，通过梯度下降优化损失函数（相对于神经网络的权重）。DRL允许智能体直接从原始输入中学习有意义的表示，减少了对领域知识和手工特征的需求，还有助于扩大强化学习问题的维度。

不同类型的DRL算法对强化学习的不同组件进行近似：
- 使用神经网络近似价值函数，估计状态或状态 - 动作对的优劣。
- 使用神经网络近似策略，即智能体在给定状态下如何选择动作。
- 使用神经网络学习模型动态。

由于强化学习的组件由神经网络参数化，因此可以使用反向传播和随机梯度下降来训练框架，更新参数（即神经网络的权重）。

2. 深度神经网络基础

2.1 人工神经网络基础

人工神经网络（ANN）是一种模拟人类大脑中生物神经网络处理信息机制的计算模型。ANN的基本元素是神经元，它接收来自其他神经元或外部源的输入，然后计算输出。神经元执行加权输入之和的函数，例如：