39、深度强化学习：原理、挑战与应用

深度强化学习：原理、挑战与应用

1. 深度强化学习概述

深度强化学习是机器学习和控制理论中最令人兴奋的领域之一，也是迈向通用人工智能的最有前途的研究方向之一。深度学习彻底改变了我们从数据中表示复杂函数的能力，为在图像识别和自然语言处理等复杂任务中实现人类水平的性能提供了一系列架构。

经典强化学习存在表示问题，因为许多相关函数，如策略 $\pi$、价值函数 $V$ 和质量函数 $Q$，可能是在非常高维的状态和动作空间上定义的极其复杂的函数。例如，即使是像 1972 年的雅达利游戏《Pong》这样简单的游戏，标准分辨率为 336×240 的黑白屏幕也有超过 1024000 种可能的离散状态，使得在不进行近似的情况下精确表示这些函数是不可行的。因此，深度学习为改进这些表示提供了强大的工具。

可以通过多种不同方式使用深度学习来近似强化学习中使用的各种函数，或者更广泛地对环境进行建模。通常，核心挑战在于识别和表示高维状态空间中的关键特征。例如，策略 $\pi(s, a)$ 现在可以近似为：
$\pi(s, a) \approx \pi(s, a, \theta)$
其中 $\theta$ 表示神经网络的权重。

将用于表示的深度学习与用于决策和控制的强化学习相结合，极大地提高了强化学习的能力。例如，图 1 展示了一个用于玩《Pong》游戏的简单策略网络，图 2 展示了一个用于开发深度 Q 网络以达到人类水平玩雅达利游戏的深度卷积神经网络架构。

图 1：用于编码《Pong》游戏中向上移动概率的深度策略网络