4、强化学习中的关键概念与技术解析

强化学习中的关键概念与技术解析

1. 样本复杂度

在强化学习里，样本复杂度极为关键。它指的是智能体为出色完成任务所需的环境样本（s, a, s′, r）数量。获取样本往往伴随着成本，且这成本通常远超处理样本的计算成本。例如，让机器人花费数小时、数天甚至数周去学习一项任务，会消耗大量电力，还需要多名工程师照看，同时也需要物理空间供机器人执行任务，而这些资源的获取成本都不低。

因此，除了收敛性和（接近）最优性外，强化学习算法的主要目标之一就是高效利用样本。算法实现理想行为水平所需的样本越少越好。一般而言，学习率的设置、折扣因子的值、探索策略以及如Q值的初始化等因素之间存在相互作用。此外，状态描述和函数逼近器的类型也会对学习性能产生影响。强化学习的理论框架是马尔可夫决策过程，当问题的马尔可夫性越低（从智能体的角度来看），就越需要谨慎地进行探索，在多智能体环境中尤其如此。

研究人员主要采用两种方法来减少智能体所需的样本数量：
- 构建本质上就需要较少样本的算法和技术，例如Dyna - Q算法，它将Q学习与学习转移模型相结合，利用该（近似）模型为Q学习器生成模拟样本，现实样本和模拟样本可以任意交织，这在强化学习中也被称为规划。
- 利用一些先验/外部知识来引导智能体。虽然有人认为前者更具通用性，但实际上这两种方法往往相互交织，例如AlphaGo的成功，它既采用了更高效利用样本的新算法，也需要大量的人类示范才能良好运行。其中一种常用的融入外部知识的方式是奖励塑造。

2. 奖励塑造

奖励塑造这一技术源于行为心理学，现代版的奖励塑造会为学习智能体提供额外的中间奖励，就像训犬师会在狗狗完成部分任务时给予奖励一样。这种额外奖励可以丰富稀