渐进式神经网络在深度强化学习中的迁移应用

本文主要探讨了深度强化学习在遥感图像处理、迁移学习以及多智能体系统中的应用和进展。 在遥感数字图像处理中，深度神经网络被应用于解决复杂的问题。文章提到，传统的迁移学习方法在从模拟环境向真实环境迁移知识时存在局限性，因为它们需要大量的训练样本，这在某些实际场景中难以获取。为解决这个问题，一种基于渐进式神经网络的迁移深度强化学习方法被提出。渐进式神经网络（Progressive Neural Networks，PNN）允许逐层存储和提取特征，从而有效地迁移知识。网络结构由多个列组成，每一列对应一个任务，新任务的训练会保留和利用之前任务的隐藏层状态，形成层次化的特征组合，提高了迁移学习的效率和效果。 此外，文章介绍了通用值函数逼近器（Universal Value Function Approximators, UVFAs）和层次化深度强化学习网络（Hierarchical Deep Reinforcement Learning Networks, H-DRLNs）。UVFAs允许在状态和目标空间上进行泛化，使知识能应用于环境动态相同但目标不同的任务。而H-DRLNs则通过学习可重用的技巧和选项，实现不同任务之间的知识迁移，形成更复杂的策略。 多智能体深度强化学习是处理复杂决策问题的关键。在多智能体系统中，如多人游戏，每个智能体需要与其他智能体协作或竞争。多智能体深度强化学习通常采用独立的Q学习或深度Q网络（DQN）算法，为每个智能体分配单独的训练机制，简化了学习过程并降低了计算复杂度。这种方法尤其适用于大规模状态空间的问题。 本文总结了深度强化学习在不同层面的应用，包括在遥感图像处理中的深度神经网络使用，通过渐进式神经网络和迁移学习解决数据获取难题，以及多智能体系统中的合作与竞争策略。这些方法和理论在人工智能领域具有重要的研究价值和实际应用前景。