深度强化学习：从DQN到优势学习的进展

"这篇资源主要讨论了深度强化学习（DRL）中的两种关键算法改进：深度双Q网络（DDQN）和基于优势学习的深度Q网络。这些方法旨在解决传统深度Q网络（DQN）在训练过程中可能出现的问题，如Q值的过高估计，从而提高学习的准确性和稳定性。" 深度强化学习是人工智能的重要分支，它结合了深度学习的特征提取能力和强化学习的决策制定。传统的DQN利用神经网络逼近Q值函数，但在学习过程中可能会过度估计Q值，影响性能。为解决这一问题，文章介绍了两种改进策略： 1. 深度双Q网络（DDQN）：DDQN引入了两套不同的网络参数，一套用于选择最优动作，另一套用于评估这些动作的Q值。这种方法将动作选择与Q值评估分开，减少了高估Q值的风险，提高了策略的稳定性和准确性。DDQN的目标Q值计算方式是使用当前网络参数选择最优动作，然后用目标网络参数评估这个动作的Q值。 2. 基于优势学习的深度Q网络：为了减少每次选择最大Q值动作带来的评估误差，研究者引入了一种新操作符，以增大最优动作和次优动作之间的差距。这包括了AL误差项和一致性优势学习（PAL）误差项。AL误差项通过减去当前状态的价值函数V(s)和Q(s,a)的差值来调整，而PAL误差项则用未来状态V(s')和Q(s',a)的差值进行调整。这些误差项的引入有助于更精确地估计Q值，从而改善学习效率。 这些方法在Atari 2600等游戏环境中得到了验证，显示出了更好的性能和策略效果。深度强化学习通过这些改进，不仅在游戏控制等任务中表现出色，还在自动驾驶、机器人控制等领域有着广泛的应用潜力。研究人员如Belleman等人和van Hasselt等人的工作为DRL算法的优化提供了理论基础和实践指导，推动了该领域的进步。