深度强化学习综述：方法与进展

深度强化学习综述 深度强化学习作为一种结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力的新型研究领域，近年来在中国科技核心期刊《计算机学报》中引起了广泛关注。2018年度的研究论文深入探讨了这一主题，特别是在文章标题中提及的“通过优化特征回归目标函数可以获得专家网络的进一步指导”，展示了在多任务迁移深度强化学习中的关键进展。 多任务迁移深度强化学习（MT-DRL）的核心在于训练一个网络，使其能够同时解决多个相关任务。这种方法借鉴了DQN（Deep Q-Network）的传统架构，但通过行为模拟（actor-mimic）策略，网络学习模仿指导网络在不同任务中的行为。具体来说，每个源任务（N SS）配备一个指导网络（N EE），策略网络（student network）的目标是模拟这些指导网络在给定状态下选择的动作，形成策略回归目标函数，通过交叉熵衡量两者策略的差异。 优化特征回归目标函数是MT-DRL的关键环节。它涉及到预测指导网络（expert network）最后一层激活值（sh iE）的过程，通过特征回归网络（f AMNi）来实现。这些网络的目的是提高策略网络的性能，使其能更有效地从指导网络那里获得知识，并在新任务中进行泛化。特征回归损失函数（L FR）确保了网络的训练过程。 本文还介绍了其他前沿研究方向，如分层深度强化学习，它通过层次结构组织网络，提升学习效率；多智能体深度强化学习，关注多个学习主体之间的协作与竞争；以及基于记忆与推理的深度强化学习，增强了系统的长期记忆和决策能力。深度强化学习已在诸如机器人控制、游戏AI等领域取得了显著成果，展现出巨大的应用潜力。 这篇综述文章不仅概述了深度强化学习的基础方法，还深入探讨了其在复杂任务处理和跨任务学习中的优势，以及未来可能的发展趋势，为人工智能、深度学习和强化学习的交叉研究提供了宝贵的参考。关键词包括人工智能、深度学习、强化学习和深度强化学习，反映了当前研究的热点和焦点。