第十四章 深度强化学习理论

讲师：XXXX汇报日期：XXXX深度强化学习目录CONTENTS01.强化学习再回顾02.深度函数逼近03.深度价值方法04.策略梯度进阶05.模型学习与规划06.多智能体与分层目录CONTENTS01.应用与前沿02.总结与展望01强化学习再回顾智能体环境交互闭环交互闭环智能体在环境中通过观测状态、执行动作、接收奖励并转移到新状态，形成一个完整的交互闭环。这种闭环是强化学习的核心，与传统的监督学习和无监督学习有着本质的区别。序列决策强化学习中的决策是序列化的，每个动作的选择不仅取决于当前状态，还会影响未来的状态和奖励。这种序列决策的特点使得强化学习在处理复杂任务时具有独特的优势。试错学习在没有明确监督信号的情况下，智能体通过试错来学习最优策略。通过不断尝试不同的动作并观察其结果，智能体逐渐优化其行为策略。策略价值二分视角策略与价值强化学习中的策略直接参数化和间接价值函数是两种主要的思路。策略方法直接优化智能体的行为策略，而价值方法则通过估计状态或动作的价值来间接优化策略。算法族差异策略梯度、时序差分和actor-critic是强化学习中的三大算法族。每种算法族都有其独特的优缺点，适用于不同的任务和场景。探索利用困局探索与利用智能体在学习过程中需要在探索新状态和利用已知最优策略之间进行权衡。探索不足会导致智能体陷入局部最优，而过度探索则会浪费宝贵的样本资源。经典探索机制ε-贪婪、UCB和汤普森采样是强化学习中常用的探索机制。这些方法通过不同的策略来平衡探索和利用之间的关系，提高智能体的学习效率。探索的重要性探索是强化学习中不可或缺的一部分。通过有效的探索策略，智能体可以发现新的状态和动作，从而优化其策略，提高学习效果。探索策略的影响不同的探索策略对智能体的学习效果有着显著的影响。选择合适的探索策略可以显著提高智能体的样本效率和收敛速度。02深度函数逼近价值网络与贝尔曼残差价值网络使用深度网络拟合Q值或状态价值函数，将贝尔曼目标作为回归标签，通过最小化时序差分残差来优化网络参数。这种方法可以有效地处理高维状态空间和动作空间。训练稳定性经验回放和目标网络是提高深度价值网络训练稳定性的重要技术。经验回放通过存储和随机采样历史经验来打破数据的相关性，目标网络则通过定期更新目标网络参数来减少目标值的波动。策略网络与重参数1策略网络策略网络直接输出智能体的行为策略，可以处理连续动作空间的问题。通过优化策略网络的参数，可以直接最大化智能体的期望回报。2重参数技巧重参数技巧使得策略网络的输出动作对网络参数可导，从而支持策略梯度的端到端训练。这种方法可以有效地处理连续动作空间的问题。3策略优化策略优化是强化学习中的一个重要环节。通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。经验回放与样本复用经验回放经验回放通过存储和随机采样历史经验来打破数据的相关性，提高样本的利用率。这种方法可以有效地减少数据的浪费，提高学习效率。03深度价值方法DQN目标网络解耦目标网络DQN使用独立的目标网络计算贝尔曼目标，通过定期更新目标网络参数来减少目标值的波动，提高训练的稳定性。训练稳定性目标网络的使用可以有效地减少目标值的波动，提高深度价值网络的训练稳定性。这种方法在Atari游戏等任务中取得了显著的效果。双网络解耦过估计1过估计问题DQN中的过估计问题是指网络对Q值的估计过高，导致学习不稳定。双网络结构可以有效地解决这一问题。2双网络结构DoubleDQN使用两个网络分别选择动作和评估价值，从而减少过估计的影响。这种方法在多个任务中取得了显著的效果。3策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。双网络结构为策略优化提供了有效的支持。决斗网络分解优势优势分解决斗网络将Q值分解为状态价值和动作优势之和，减少了重复学习，提高了训练效率。这种方法在多个任务中取得了显著的效果。分布价值与分位回归分布价值分布价值方法通过建模价值分布来捕捉回报的随机性，从而提高策略的鲁棒性和泛化能力。分位回归分位回归是一种有效的分布价值建模方法，通过估计分位点来捕捉价值分布的形状。策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。分布价值方法为策略优化提供了有效的支持。训练稳定性分布价值方法可以有效地减少目标值的波动，提高深度价值网络的训练稳定性。这种方法在多个任务中取得了显著的效果。04策略梯度进阶REINFORCE基线减方差1基线减方差REINFORCE算法通过引入基线来减少策略梯度的方差，从而提高学习的稳定性。基线的选择对算法的性能有着重要的影响。2策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。基线减方差方法为策略优化提供了有效的支持。Actor-Critic优势分解优势函数优势函数通过量化动作的相对优劣，为策略优化提供了更有效的信号。优势函数的估计对算法的性能有着重要的影响。TD误差TD误差是一种有效的优势函数估计方法，通过比较预测值和目标值来计算优势。策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。优势函数为策略优化提供了有效的支持。PPO裁剪约束更新裁剪约束PPO算法通过裁剪概率比来限制单步更新的幅度，从而提高策略优化的稳定性。这种方法在多个任务中取得了显著的效果。SAC熵正则探索01熵正则SAC算法通过在目标中增加策略熵正则来鼓励探索，从而提高策略的鲁棒性和泛化能力。02温度系数温度系数用于调节策略熵正则的强度，对算法的性能有着重要的影响。03策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。熵正则为策略优化提供了有效的支持。04训练稳定性熵正则可以有效地减少目标值的波动，提高深度策略网络的训练稳定性。这种方法在多个任务中取得了显著的效果。05模型学习与规划环境模型网络拟合1模型拟合通过深度网络拟合状态转移和奖励函数，实现模型-basedRL。模型的质量对规划的效果有着重要的影响。2模型预测模型预测通过模拟未来的状态和奖励来优化策略，从而提高策略的鲁棒性和泛化能力。3策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。模型预测为策略优化提供了有效的支持。Dyna-Q虚拟样本扩增1虚拟样本Dyna-Q算法通过模型生成虚拟样本，从而提高样本的利用率和学习效率。2策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。虚拟样本为策略优化提供了有效的支持。MPC模型预测控制模型预测控制MPC算法通过模型预测未来的状态和奖励，从而优化策略。这种方法在多个任务中取得了显著的效果。06多智能体与分层多智能体博弈框架博弈框架多智能体环境中，每个智能体将其他智能体视为环境的一部分，导致非平稳问题。博弈框架通过集中训练和分散执行来缓解这一问题。策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。博弈框架为策略优化提供了有效的支持。分层选项与抽象技能分层选项分层选项通过将长程任务分解为可复用的子任务，从而降低探索空间，提高学习效率。抽象技能抽象技能通过将复杂的任务简化为简单的子任务，从而提高智能体的决策质量和学习效率。策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。分层选项和抽象技能为策略优化提供了有效的支持。07应用与前沿游戏AI与超人类表现01游戏AI深度强化学习在复杂博弈中通过自我对弈和分布式训练达到超人类水平。这种方法在多个任务中取得了显著的效果。02策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。游戏AI为策略优化提供了有效的支持。机器人控制与sim-to-real01机器人控制深度强化学习在机器人控制中通过模拟环境训练策略，然后迁移到真实机器人。这种方法在多个任务中取得了显著的效果。02sim-to-realsim-to-real方法通过在模拟环境中训练策略，然后迁移到真实环境中，从而提高策略的鲁棒性和泛化能力。03策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。sim-to-real方法为策略优化提供了有效的支持。金融交易与组合优化金融交易深度强化学习在金融交易中通过动态调整组合，从而优化投资回报。这种方法在多个任务中取得了显著的效果。自动驾驶决策集成自动驾驶深度强化学习在自动驾驶中通过集成多种决策模块，从而提高决策的鲁棒性和安全性。策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。自动驾驶为策略优化提供了有效的支持。模型预测模型预测通过模拟未来的状态和奖励来优化策略，从而提高策略的鲁棒性和泛化能力。训练稳定性模型预测可以有效地减少目标值的波动，提高深度策略网络的训练稳定性。08总结与展望核心概念回顾核心概念深度强化学习通过深度网络拟合价值、策略和模型，实现高维感知下的序贯决策。算法演进深度强化学习中的算法不断演进，从简单的策略梯度到复杂的模型预测控制，为解决复杂任务提供了多种方法。策略优化通过优化策略网络的参数，可以提高智能体的决策质量和学习效率。样本效率与泛化瓶颈样本效率深度强化学习面临样本需求大、泛化能力弱和奖励塑形难等瓶颈。提高样本效率是未来研究的重要方向。泛化能力泛化能力弱是深度强化学习的一个重要问题。提高泛化能力可以提高策略的鲁棒性和泛化能力。可解释与安全挑战可解释性深度强化学习的策略黑箱特性导致决策难以解释。提高策略的可解