李宏毅深度强化学习：Q-Learning解析

"台湾李宏毅老师的深度强化学习PPT，涵盖了Q-Learning的基本概念、技巧以及连续动作的处理方法，对于理解强化学习中的评价函数（Critic）和策略（Actor）有很好的指导作用。" 在深度强化学习中，Q-Learning是一种广泛使用的算法，它属于模型自由型强化学习，允许智能体在未知环境中通过与环境的交互来学习最佳策略。Q-Learning的目标是学习一个Q表，其中每个状态-动作对都有一个对应的Q值，代表采取该动作后预期的累积奖励。 Hung-yi Lee教授在PPT中提到，Critic在强化学习中扮演着评价者角色，它并不直接影响智能体的动作选择，而是评估当前策略（Actor）的好坏。Critic通过计算状态价值函数𝑉𝜋𝑠来评估策略，这个函数表示遵循策略π时，从状态𝑠出发所能得到的未来奖励期望。如果𝑉𝜋𝑠较大，意味着该状态对策略π来说是有利的，反之则不利。 Critic的估计方法有两种主要途径：蒙特卡洛（Monte-Carlo, MC）和时间差分（Temporal-Difference, TD）。在MC方法中，Critic观察策略π玩游戏，等到一个完整的episode结束时，根据累计奖励𝐺𝑎来更新状态值函数𝑉𝜋𝑠。这种方法的更新较为准确，但缺点是必须等待整个episode结束，对于长时间序列的问题，学习速度会很慢。 相比之下，TD方法允许在每一步都进行学习，通过公式𝑉𝜋𝑠𝑡 = 𝑉𝜋𝑠𝑡+1 + 𝑟𝑡 + 𝛼(𝑉𝜋𝑠𝑡−𝑉𝜋𝑠𝑡+1)来进行即时的Q值更新，其中𝑟𝑡是当前获得的奖励，𝛼是学习率。TD方法的更新速度快，但可能会带来较大的方差，且可能不够准确，因为它依赖于当前的预测。 在处理连续动作的Q-Learning时，由于现实世界问题中的动作空间通常是连续的，因此需要采用近似方法，如神经网络来估计Q值。这种方法称为深度Q网络（Deep Q-Network, DQN），它引入了经验回放缓冲区和目标网络等技术，以解决连续动作空间的学习挑战。 李宏毅老师的深度强化学习课程深入浅出地讲解了Q-Learning的核心概念，包括Critic和Actor的区分、Critic的估价方式以及连续动作的处理，对于想要深入理解和应用强化学习的人士是非常宝贵的资源。通过学习这些内容，我们可以更好地掌握强化学习的理论基础，并将其应用于实际问题中。