深度強化學習綜述？強化學習(RL)與深度學習的融合近年來發展迅速，然而標準的從零開始學習方法限制了其效率和應用范圍。為解決這個問題，深度強化學習預訓練的研究正在興起，以借鑒其他領域的預訓練范式，如計算機視覺和自然語言處理。本文綜述了深度RL預訓練的現有工作，那么，深度強化學習綜述？一起來了解一下吧。
強化學習與監督學習的區別
強化學習與監督學習都是機器學習的重要分支，但它們在學習方式、任務類型和目標上有所不同。監督學習主要用于解決分類與回歸問題，通過大量包含輸入X與輸出Y的樣本對機器進行訓練，學習到X與Y之間的映射關系，從而進行預測。舉例而言，在圖像分類任務中，通過獲取圖片及其對應類別標簽，機器能學習對圖像進行分類的能力。
相比之下，強化學習主要用于求解序列決策問題，例如圍棋。強化學習讓機器自行探索動作，通過環境反饋調整策略，以期獲得最大環境收益。這類問題涉及復雜的時序關系，每一步決策都會影響后續狀態。
強化學習 VS 監督學習
在適用場景、學習任務和目標方面，強化學習與監督學習有顯著區別。強化學習適用于序列決策問題，目標是學習最優策略以獲得最大收益，而監督學習則側重于預測和分類。因此，選擇哪種方法取決于具體任務需求。沒有哪一種方法“更好”，而是要根據任務需求合理選擇。
強化學習基礎框架：馬爾科夫決策過程
強化學習的核心框架是馬爾科夫決策過程（MDP），它包括學習者（智能體）和交互環境兩部分。智能體在環境中選擇動作，環境依據狀態轉移概率轉移到下一個狀態，并根據當前狀態反饋獎勵。智能體根據反饋調整策略，目標是學習到最優策略以最大化長期獎勵。
強化學習(RL)與深度學習的融合近年來發展迅速，然而標準的從零開始學習方法限制了其效率和應用范圍。為解決這個問題，深度強化學習預訓練的研究正在興起，以借鑒其他領域的預訓練范式，如計算機視覺和自然語言處理。本文綜述了深度RL預訓練的現有工作，重點關注在線預訓練（智能體與環境無獎勵互動）和離線預訓練（利用歷史數據）兩種方法，以及它們如何通過內在獎勵機制、數據擴展性和通用模型設計來提升學習效率和泛化能力。
在線預訓練旨在通過無監督學習積累通用技能，如無監督強化學習，智能體通過與環境交互獲得知識。另一方面，離線預訓練解決了在線交互與大規模數據訓練的協調問題，通過使用離線數據集進行策略優化，盡管面臨分布轉移挑戰。這些預訓練策略為RL算法的部署和擴展提供了可能，但挑戰包括任務和領域多樣性、數據來源限制以及快速適應下游任務的難度。
綜述文章詳細介紹了研究現狀、分類、開放問題和未來發展方向，對于強化學習研究人員和開發者來說，是一份有價值的參考資料，標志著深度強化學習預訓練這一領域的初步系統研究。通過深入理解和應用這些方法，有望推動RL在實際問題中的應用，如AlphaGo早期的專家演示預訓練，以及最近的無監督和離線預訓練進展。
強化學習簡介：基礎概念與構建
強化學習是一種研究智能體如何通過不斷試錯學習的智能理論，核心思想是通過獎勵或懲罰調整行為策略。在強化學習的場景中，智能體（agent）與環境（environment）是關鍵角色。每次交互中，agent觀察環境狀態（可能部分觀測），根據觀察決策下一個動作，然后環境反饋獎勵信號，目標是最大化累積收益或長期回報。
在后續章節，我們將深入探討強化學習的關鍵元素，包括：
狀態與觀測變量
在應用中，狀態可能用向量、矩陣或高維張量表示，比如圖像的RGB像素或機器人的角度與速度組合。完全可觀測和部分可觀測環境取決于agent獲取信息的完整性。
動作空間
任務類型決定動作空間，離散如Atari游戲，連續如機器人控制。離散空間策略通常與經典算法相關，而連續空間的處理更為靈活，如SAC模型。
策略：決策制定
策略是指導行動的規則集合，可確定性或隨機性。確定性策略用[公式] 表示，而隨機策略則用[公式] 描述。深度強化學習中，策略通常由參數化的模型如神經網絡通過優化算法調整。
采樣與隨機化策略
隨機化策略包括分類型策略（分類器）和對角高斯策略，如Gumbel-softmax用于連續動作空間的近似采樣。
機器學習是實現人工智能的技術之一，它通過算法解析數據學習，對真實世界事件做出決策和預測。機器學習算法分為監督學習、無監督學習、半監督學習、集成學習、深度學習和強化學習等。傳統的機器學習算法如決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機等，在特定領域如指紋識別、基于HoG特征的物體檢測已實現商業化，但深度學習算法的出現使得機器學習在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著成就。
深度學習是一種機器學習技術，利用深度神經網絡進行特征表達學習。深度神經網絡由多層隱含層組成，演化出包括卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）、長期短期記憶網絡（LSTM）、生成對抗網絡（GAN）等網絡拓撲結構。深度學習在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域表現出色。
強化學習是機器學習的另一分支，涉及智能體在環境中采取行動以最大化預定長期回報的過程。強化學習框架包括智能體在當前狀態下采取行為，環境根據狀態轉移函數轉移狀態，并反饋獎勵信號。強化學習目標是通過訓練智能體獲得最大化的長期回報。它常用于游戲、機器人控制、金融優化等需要決策的領域。
深度學習與強化學習在定義、學習目標、應用場景、數據來源與處理方式、與環境交互性以及實際應用中的表現和挑戰等方面存在差異。
心智理論（ToM）在強化學習中的應用雖然還不廣泛，但已有研究聚焦于預測智能體行為、推斷意圖和設計框架。以下是一些關鍵論文的概述：
Machine Theory of Mind (2018) 由Neil C. Rabinowitz（DeepMind）提出，構建了一個POMDP框架，利用智能體歷史軌跡預測未來行為。文章的核心是ToMnet架構，通過序列方法預測動作、成功概率和后續狀態。這個模型在深度學習中表現為有監督學習問題，但展示了ToM在理解智能體心理狀態上的潛在應用。
Intent-aware Multi-agent Reinforcement Learning 側重于為多智能體場景設計意圖感知決策框架。論文通過實例展示了智能體如何基于對方意圖進行策略組合，以最大化自身效用。
Modeling Others using Oneself (ICML 2018) 采用“如果我是你”的思想（SOM），智能體用自身的策略模擬對手行為，優化對手目標的信念，增強合作或競爭表現。
Probabilistic Recursive Reasoning (ICLR 2019 workshop) 則采用概率遞歸推理方法，考慮對手對自身行為的反應，這在復雜策略交互中更具挑戰性。
以上就是深度強化學習綜述的全部內容，深度學習是一種機器學習技術，利用深度神經網絡進行特征表達學習。深度神經網絡由多層隱含層組成，演化出包括卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）、長期短期記憶網絡（LSTM）、生成對抗網絡（GAN）等網絡拓撲結構。深度學習在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域表現出色。內容來源于互聯網，信息真偽需自行辨別。如有侵權請聯系刪除。
