前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
之前介紹過(guò)深度學(xué)習(xí)DL和強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL，那么人們不禁會(huì)問(wèn)會(huì)不會(huì)有深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL呢？ 答案是Exactly！
我們先回顧一下深度學(xué)習(xí)DL和強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL。
深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL是通過(guò)對(duì)未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學(xué)習(xí)得到一個(gè)最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種快速、高效且不可替代的學(xué)習(xí)算法。
然后今天我們重點(diǎn)跟跟大家一起探討一下深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL自提出以來(lái)， 已在理論和應(yīng)用方面均取得了顯著的成果。尤其是谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL成推上新的熱點(diǎn)和高度，成為人工智能歷史上一個(gè)新的里程碑。因此，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL非常值得研究。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概念：
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL將深度學(xué)習(xí)DL的感知能力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL的決策能力相結(jié)合， 可以直接根據(jù)輸入的信息進(jìn)行控制，是一種更接近人類思維方式的人工智能方法。
在與世界的正?；?dòng)過(guò)程中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)會(huì)通過(guò)試錯(cuò)法利用獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)學(xué)習(xí)。它跟自然學(xué)習(xí)過(guò)程非常相似，而與深度學(xué)習(xí)不同。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，可以用較少的訓(xùn)練信息，這樣做的優(yōu)勢(shì)是信息更充足，而且不受監(jiān)督者技能限制。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL是深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)合。這兩種學(xué)習(xí)方式在很大程度上是正交問(wèn)題，二者結(jié)合得很好。強(qiáng)化學(xué)習(xí)定義了優(yōu)化的目標(biāo)，深度學(xué)習(xí)給出了運(yùn)行機(jī)制——表征問(wèn)題的方式以及解決問(wèn)題的方式。將強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)結(jié)合在一起，尋求一個(gè)能夠解決任何人類級(jí)別任務(wù)的代理，得到了能夠解決很多復(fù)雜問(wèn)題的一種能力——通用智能。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL將有助于革新AI領(lǐng)域，它是朝向構(gòu)建對(duì)視覺(jué)世界擁有更高級(jí)理解的自主系統(tǒng)邁出的一步。從某種意義上講，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL是人工智能的未來(lái)。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)本質(zhì)：
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL的Autonomous Agent使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的試錯(cuò)算法和累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)來(lái)加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。這些設(shè)計(jì)為很多依靠監(jiān)督／無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的人工智能應(yīng)用提供支持。它涉及對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)Autonomous Agent的使用，以快速探索與無(wú)數(shù)體系結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)類型、連接、超參數(shù)設(shè)置相關(guān)的性能權(quán)衡，以及對(duì)深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能模型設(shè)計(jì)人員可用的其它選擇。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理：
深度Q網(wǎng)絡(luò)通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)DL和強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL兩種技術(shù)，來(lái)解決在強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL中使用函數(shù)逼近的基本不穩(wěn)定性問(wèn)題：經(jīng)驗(yàn)重放和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)驗(yàn)重放使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL智能體能夠從先前觀察到的數(shù)據(jù)離線進(jìn)行抽樣和訓(xùn)練。這不僅大大減少了環(huán)境所需的交互量，而且可以對(duì)一批經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行抽樣，減少學(xué)習(xí)更新的差異。此外，通過(guò)從大存儲(chǔ)器均勻采樣，可能對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL算法產(chǎn)生不利影響的時(shí)間相關(guān)性被打破了。最后，從實(shí)際的角度看，可以通過(guò)現(xiàn)代硬件并行地高效地處理批量的數(shù)據(jù)，從而提高吞吐量。
Q學(xué)習(xí)的核心思想就是通過(guò)Bellman方程來(lái)迭代求解Q函數(shù)。
損失函數(shù)：
Q值更新：
1）使用當(dāng)前的狀態(tài)s通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出所有動(dòng)作的Q值
2）使用下一個(gè)狀態(tài)s’通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出 Q（s’， a’），并獲取最大值max a’ Q（s’， a’）
3）將該動(dòng)作a的目標(biāo)Q值設(shè)為 r ＋ γmax a’ Q（s’， a’），對(duì)于其他動(dòng)作，把目標(biāo)Q值設(shè)為第1步返回的Q值，使誤差為0
4）使用反向傳播來(lái)更新Q網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。
帶有經(jīng)驗(yàn)回放的深度Q學(xué)習(xí)算法如下：
注：
1）經(jīng)驗(yàn)回放會(huì)使訓(xùn)練任務(wù)更近似于通常的監(jiān)督式學(xué)習(xí)，從而簡(jiǎn)化了算法的調(diào)式和測(cè)試。
2）深度Q網(wǎng)絡(luò)之后，有好多關(guān)于 DQN 的改進(jìn)。比如雙深度 Q 網(wǎng)絡(luò)（DoubleDQN），確定優(yōu)先級(jí)的經(jīng)歷回放和決斗網(wǎng)絡(luò)（Dueling Network）等。
策略搜索方法通過(guò)無(wú)梯度或梯度方法直接查找策略。無(wú)梯度的策略搜索算法可以選擇遺傳算法。遺傳方法依賴于評(píng)估一組智能體的表現(xiàn)。因此，對(duì)于具有許多參數(shù)的一大群智能體來(lái)說(shuō)遺傳算法的使用成本很高。然而，作為黑盒優(yōu)化方法，它們可以用于優(yōu)化任意的不可微分的模型，并且天然能夠在參數(shù)空間中進(jìn)行更多的探索。結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的壓縮表示，遺傳算法甚至可以用于訓(xùn)練大型網(wǎng)絡(luò)；這種技術(shù)也帶來(lái)了第一個(gè)直接從高維視覺(jué)輸入學(xué)習(xí)RL任務(wù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
深度策略網(wǎng)絡(luò)
策略梯度
Actor－Critic算法將策略搜索方法的優(yōu)點(diǎn)與學(xué)習(xí)到的價(jià)值函數(shù)結(jié)合起來(lái)，從而能夠從TD錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)，近來(lái)很受歡迎。
異步優(yōu)勢(shì)Actor Critic 算法（A3C）結(jié)合 Policy 和 Value Function 的產(chǎn)物。
確定策略梯度（Deterministic Policy Gradient）算法
虛擬自我對(duì)抗 （FSP）
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)：
目前深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域仍然存在著挑戰(zhàn)。
1）提高數(shù)據(jù)有效性方面；
2）算法探索性和開(kāi)發(fā)性平衡方面；
3）處理層次化強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面；
4）利用其它系統(tǒng)控制器的學(xué)習(xí)軌跡來(lái)引導(dǎo)學(xué)習(xí)過(guò)程；
5）評(píng)估深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)效果；
6）多主體強(qiáng)化學(xué)習(xí)；
7）遷移學(xué)習(xí)；
8）深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測(cè)試。
。。。。。。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用：
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL應(yīng)用范圍較廣，靈活性很大，擴(kuò)展性很強(qiáng)。它在圖像處理、游戲、機(jī)器人、無(wú)人駕駛及系統(tǒng)控制等領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL算法已被應(yīng)用于各種各樣的問(wèn)題，例如機(jī)器人技術(shù)，創(chuàng)建能夠進(jìn)行元學(xué)習(xí)（“學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)”learning to learn）的智能體，這種智能體能泛化處理以前從未見(jiàn)過(guò)的復(fù)雜視覺(jué)環(huán)境。
結(jié)語(yǔ)：
強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是兩種技術(shù)，但是深度學(xué)習(xí)可以用到強(qiáng)化學(xué)習(xí)上，叫做深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL。深度學(xué)習(xí)不僅能夠?yàn)閺?qiáng)化學(xué)習(xí)帶來(lái)端到端優(yōu)化的便利，而且使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)不再受限于低維的空間中，極大地拓展了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的使用范圍。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL自提出以來(lái)， 已在理論和應(yīng)用方面均取得了顯著的成果。尤其是谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL成推上新的熱點(diǎn)和高度，成為人工智能歷史上一個(gè)新的里程碑。因此，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL很值得大家研究。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)將有助于革新AI領(lǐng)域，它是朝向構(gòu)建對(duì)視覺(jué)世界擁有更高級(jí)理解的自主系統(tǒng)邁出的一步。難怪谷歌DeepMind中深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)頭人David Silver曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，深度學(xué)習(xí)（DL） ＋ 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL） ＝ 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL＝人工智能（AI）。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用范圍較廣，靈活性很大，擴(kuò)展性很強(qiáng)。它在圖像處理、游戲、機(jī)器人、無(wú)人駕駛及系統(tǒng)控制等領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。
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