深度强化学习在VizDoom比赛中的胜者：Facebook的Actor-Critic Curriculum Learning框架

"facebook在VizDoom比赛中使用强化学习策略获得第一，结合了Reward Shaping和Curriculum Learning技术。" 本文是2017年ICLR会议上发表的一篇论文，探讨了如何训练基于视觉的代理在第一人称射击游戏（FPS）——Doom中进行智能决策。研究中提出的新框架融合了最先进的强化学习方法（异步优势演员-评论家模型，A3C）和课程学习。模型设计简洁，仅依赖于游戏本身的环境状态，而非对手的信息。 在强化学习领域，深度学习已经在完全可观察的环境中取得了超越人类的表现，如Atari游戏和围棋。A3C算法是强化学习中的一个重要突破，它通过异步更新提高了训练效率和性能。然而，在像Doom这样的环境中，由于奖励稀疏（sparse reward）和环境复杂性，训练具有挑战性。 为了应对这种挑战，论文引入了Reward Shaping和Curriculum Learning。Reward Shaping是一种改进强化学习策略的技术，通过人为设计或调整奖励函数来指导代理更快地学习策略。在Doom游戏中，由于只有有限的正反馈（例如，击败敌人或完成任务），Reward Shaping可以帮助代理更早地理解其行为的影响。 Curriculum Learning则借鉴了教育理念，即从简单到复杂的逐步学习。在Doom环境中，这意味着先让代理在简单的任务或地图上学习，然后逐渐增加难度，使其能够逐步掌握更复杂的策略。这种方法有助于解决在复杂环境中学习的困难，防止代理陷入局部最优。 论文中提到的代理在已知地图上的11场比赛中赢得了10场，并在2016年的VizDoom AI竞赛Track1中以显著优势（比第二名高出35%的得分）获得冠军。这证明了结合A3C、Reward Shaping和Curriculum Learning的有效性，为在高复杂度环境下的强化学习提供了新的可能。 这篇论文对强化学习在环境复杂、奖励稀疏的场景中的应用提供了有价值的见解，展示了如何通过巧妙结合现有技术来提高学习效率和性能。这对于未来开发能在更多现实世界环境中自主学习和适应的智能代理具有重要意义。