深度策略梯度：AC框架下的遥感图像处理强化学习方法

深度强化学习是一种前沿的人工智能技术，结合了深度学习的强大感知能力和强化学习的决策智慧。在本文中，主要探讨了一种名为"基于行动者评论家的深度策略梯度方法"，这是深度强化学习中的一种策略优化策略。这种方法特别适用于处理具有复杂环境和连续动作空间的问题，如遥感数字图像处理中的机器人控制。 在传统的强化学习中，策略梯度方法通常依赖于采样大量轨迹来更新策略，但在现实中，尤其是在真实环境中的机器人操作，这往往难以实现，因为获取大量训练数据既昂贵又困难，而且动作连续性限制了批量采样的适用性，可能导致局部最优解。为解决这些问题，文章借鉴了Actor-Critic（行动者-评论家）框架，这是一种经典的RL架构，它在策略优化中引入了两个角色：一个执行者（Actor），负责选择行动；另一个评论家（Critic），评估执行者的决策质量。 Lillicrap等人在此基础上提出了Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)，这是一种深度版本的确定性策略梯度算法，它利用深度神经网络来表示确定性策略，从而解决了在连续动作空间中的深度强化学习问题。DDPG使用两个神经网络——一个用于确定性的策略网络（θμ）和一个值函数网络（θQ），分别对应执行者和评论家的角色，通过在线学习的方式，不断优化策略以提高决策性能。 本文的作者团队，包括刘全、翟建伟、章宗长、钟珊、周倩和章鹏等，均在强化学习、深度强化学习等领域有深厚的研究背景和实践经验。他们在中国计算机学会等多个学术组织中担任重要职务，表明他们在该领域的专业性和影响力。他们的研究工作得到了国家自然科学基金和苏州市应用基础研究计划工业部分的资助，体现出该研究在学术界和工业界都具有重要价值。 这篇文章深入剖析了深度策略梯度方法在遥感数字图像处理中的应用，特别是如何通过深度强化学习克服在线数据收集的挑战，提升在连续动作空间中的决策性能，对于推动人工智能在实际应用中的发展具有重要意义。