56、文本与语音的深度强化学习方法

文本与语音的深度强化学习方法

深度强化学习（DRL）在自然语言处理（NLP）领域展现出了巨大的潜力，特别是在构建对话代理和对话系统方面取得了显著成功。本文将介绍几种常见的深度强化学习算法，并探讨它们在文本处理任务中的应用。

1. 深度Q学习（Deep Q-Learning）

深度Q学习不直接学习策略估计，而是使用深度神经网络来近似动作价值函数，从而确定最优策略。通过最小化损失函数来学习估计Q函数 $Q(s,a;\theta)$：
[
L(\theta) = \frac{1}{2}E\left[\left(r + \gamma \max_{a’} Q(s’,a’;\theta) - Q(s,a;\theta)\right)^2\right]
]
对 $\theta$ 求梯度得到更新规则：
[
\theta \leftarrow \theta + \alpha \left(r + \gamma \max_{a’} Q(s’,a’;\theta) - Q(s,a;\theta)\right) \nabla_{\theta}Q(s,a;\theta)
]
然而，该更新规则存在收敛问题且不稳定，限制了深度Q学习模型的单独使用。

1.1 深度Q网络（DQN）

DQN算法利用经验回放和目标网络来克服不稳定性。经验回放使用内存缓冲区存储过渡，在训练时进行小批量采样，有助于打破过渡之间的相关性，稳定学习过程。目标网络是深度Q网络的额外副本，其权重 $\theta_{target}$ 定期从原始Q网络复制，但在其他时间保持固定，用于计算更新时的时间差异：
[
\theta \l