深度强化学习：策略梯度的起源与应用

"这篇资源是关于深度强化学习的综述，特别关注了策略梯度的起源与发展。文章探讨了在部分可观测状态下的强化学习问题，介绍了深度循环Q网络（DRQN）如何通过循环神经网络解决这一问题。此外，文章还讨论了深度策略梯度方法，它是直接优化策略期望总奖赏的策略优化方法，适用于更广泛的场景。" 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）结合了深度学习的特征提取能力和强化学习（Reinforcement Learning, RL）的决策制定，形成了一种能够从原始输入直接控制输出的通用学习框架。在RL中，智能体通过与环境的交互学习最优策略。DQN（深度Q网络）是DRL的早期突破，它解决了部分可观测状态的问题，但增加了计算负担。为了解决这个问题，DRQN引入了循环神经网络（RNNs），特别是LSTM单元，以记忆时间轴上的连续状态，提高了在部分可观测环境中的性能。 策略梯度方法是优化策略的一种常用策略，它直接更新策略参数以最大化预期总奖励。策略梯度的思想是通过增加高奖励情景的概率来优化策略。具体来说，通过计算策略期望总奖赏关于策略参数的梯度，可以调整策略参数，使其趋向于最优策略。这种方法的优点在于它可以端到端地直接在策略空间中寻找最优策略，无需中间步骤，因此在处理DRL问题时，策略梯度方法通常被视为首选。 REINFORCE算法是策略梯度方法的一个实例，它通过引入一个基线来减少策略梯度的方差，从而提高学习效率。在大规模状态的DRL任务中，策略可以通过深度神经网络进行参数化，然后使用策略梯度方法来找到最优策略。 这篇综述文章由刘全等研究人员撰写，他们对强化学习、深度学习和DRL有深入的研究。文章讨论了这些方法的发展和应用，为读者提供了对DRL领域的全面理解，特别是在策略梯度方法方面的进展。随着深度学习技术的不断演进，DRL在未来将更加多样化和复杂化，可能包括利用深度残差网络增强感知能力，以及通过视觉注意力机制加速学习进程。