An Introduction to Deep Reinforcement Learning.pdf

Franois-Lavet et la. An Introduction to Deep Reinforcement Learning. Foundations and trends in machine learning, 2018. 《深度强化学习导论》由Vincent François-Lavet、Peter Henderson、Riashat Islam、Marc G. Bellemare和Joelle Pineau等人于2018年发表在《机器学习基础与趋势》上，深入探讨了深度强化学习这一领域。 深度强化学习是机器学习的一个分支，它结合了深度学习的复杂表示能力和强化学习的决策制定过程。强化学习的目标是通过与环境的交互，使智能体学习如何做出序列决策以最大化长期奖励。在这个过程中，智能体不断尝试并学习，以优化其策略。 文章首先介绍了机器学习的基础，包括监督学习和无监督学习。监督学习涉及模型根据已有的输入-输出对进行训练，以预测新数据的输出。而无监督学习则是在没有明确的输出标签时，模型自行发现数据中的结构和模式。接着，文章阐述了深度学习的方法，即利用多层神经网络来学习复杂的数据表示。 然后，文章进入强化学习的介绍，明确了强化学习的正式框架，包括环境、状态、动作、奖励和策略等基本概念。学习策略通常涉及到价值函数或策略函数的估计，以及不同的数据学习设置。价值函数方法如Q-learning，它通过更新Q值来评估每个状态-动作对的预期回报；而Fitted Q-learning和Deep Q-Networks（DQN）则引入了近似函数，尤其是神经网络，来处理大规模状态空间。DQN的一些改进版本，如Double DQN和Dueling Network架构，旨在解决过估计问题和分离状态价值和优势功能。此外，分布性DQN考虑了回报的分布，而非单个期望值，增加了模型的表达能力。多步学习则通过延长回报序列，提高了学习效率。 政策梯度方法是另一种策略学习方法，它直接优化策略参数。Stochastic Policy Gradient允许策略在每个时间步具有随机性，而Deterministic Policy Gradient则聚焦于确定性策略，这在某些环境中可能更有效。Actor-Critic方法结合了价值函数和策略梯度，既更新策略也更新价值函数，提供了一种平衡的更新机制。 《深度强化学习导论》详细地介绍了深度强化学习的基本原理和方法，涵盖了从基础的强化学习理论到深度学习技术的集成，为读者提供了全面的理解和深入的学习资源。无论是对强化学习的初学者还是经验丰富的研究者，这篇文章都是一个宝贵的资源，帮助他们在这个快速发展的领域中取得进步。