26、深度学习在游戏与异常检测中的应用

深度学习在游戏与异常检测中的应用

1. 异步方法与游戏学习

1.1 异步方法原理

异步方法旨在解决训练效率问题。其核心思想是在多个线程上训练同一神经网络的多个副本。每个神经网络在线与运行在其线程上的独立环境实例进行对抗训练。训练时，不是每一步都更新神经网络，而是将更新存储多个训练步骤。每经过x个训练步骤，将每个线程积累的批量更新相加，并应用到所有网络中。这样，网络权重的更新基于所有网络更新中参数值的平均变化。

1.2 异步方法的效果

这种方法已被证明适用于策略梯度、演员 - 评论家算法和Q学习。它不仅显著缩短了训练时间，还提升了性能。其中，异步优势演员 - 评论家算法被认为是最优秀的异步方法，在当前是最成功的通用游戏学习算法。

1.3 传统方法的局限性

虽然之前介绍的方法在学习各种任务方面表现良好，但经过这些方法训练的智能体仍存在显著局限性：
- 训练速度慢 ：人类只需玩几次就能学会像Pong这样的游戏，而Q学习可能需要数百万次游玩才能达到相似水平。
- 长期规划能力差 ：对于需要长期规划的游戏，所有技术的表现都很差。例如在一个平台游戏中，玩家必须从房间一侧获取钥匙来打开另一侧的门，这种情况很少出现，而且智能体很难学习到是钥匙带来了开门的额外奖励。
- 缺乏策略制定和适应新对手的能力 ：智能体可能在与训练对手对抗时表现良好，但面对新的对手时，需要很长时间才能学会适应。
- 难以适应新目标 ：如果在环境中给定新的目标，智能