74、深度强化学习的应用案例解析

深度强化学习的应用案例解析

1. 强化学习概述

强化学习与监督学习的一个关键区别在于，它能够通过奖励引导的试错学习，在已知知识的基础上进行创新。这种能力使其在许多应用中展现出潜力，下面将介绍几个强化学习的具体应用案例。

2. 自主学习机器人

自主学习机器人是人工智能的一个重要前沿领域。通过奖励驱动的方法，机器人可以被训练执行各种任务，如移动、机械维修或物体检索。

2.1 运动技能的深度学习

在这个案例中，使用MuJoCo物理引擎模拟虚拟机器人来教授运动技能。MuJoCo是一个用于多关节动力学与接触的物理引擎，旨在促进机器人、生物力学、图形和动画等领域的研究与开发，无需构建实际机器人即可进行快速准确的模拟。
- 模型选择 ：使用了人形和四足机器人模型。人形模型有33个状态维度和10个驱动自由度，四足模型有29个状态维度和8个驱动自由度。
- 奖励机制 ：模型因向前移动而获得奖励，但当机器人的质心低于某一点时，回合终止。
- 神经网络设置 ：使用两个神经网络，一个用于价值估计，另一个用于策略估计，采用策略梯度方法，价值网络用于估计优势，这是一种演员 - 评论家方法的实例。使用了一个具有三个隐藏层（分别有100、50和25个tanh单元）的前馈神经网络。
- 训练结果 ：经过1000次迭代的强化学习训练，机器人学会了以美观的步态行走。

训练流程如下：