深度强化学习详解：从MDPs到DRL

"这是张志华老师关于深度强化学习的PPT，涵盖了从Markov决策过程到强化学习，再到深度强化学习的全面总结。" 在深入理解深度强化学习之前，我们首先需要了解基础概念。强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，与监督学习和无监督学习并列。监督学习通过已标注的数据来训练模型进行分类或回归预测，而无监督学习则试图从未标注的数据中发现结构或模式。相比之下，强化学习关注的是智能体如何在一个环境中通过连续的决策过程来最大化累积奖励，这是一个更为动态和交互的过程。 Markov决策过程（Markov Decision Process, MDP）是强化学习理论的基础。MDP是一种数学框架，用于描述一个有状态的世界，在这个世界中，智能体的下一个状态只依赖于当前状态和采取的行动，而不依赖于之前的状态序列。MDP包括状态空间、动作空间、状态转移概率、奖励函数以及折扣因子等关键元素。在有限时间步（Finite-Horizon MDPs）和无限时间步（Infinite-Horizon MDPs）两种情况下，RL的目标是找到一个策略，使得长期累计奖励最大化。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是将深度学习与强化学习相结合的方法。深度学习，尤其是深度神经网络，被用来估计环境中的价值函数或策略函数，解决了传统强化学习中状态和动作空间维度过高的问题。这种方法在Atari游戏、围棋、机器人控制等领域取得了显著的突破，如AlphaGo战胜围棋世界冠军的例子。 DRL的关键技术包括Q-learning、Deep Q-Network (DQN)、Actor-Critic方法、Proximal Policy Optimization (PPO)等。DQN通过使用经验回放缓冲区和目标网络稳定了Q值的学习；Actor-Critic算法结合了策略梯度和值函数的更新，提高了学习效率；PPO则是一种在策略梯度方法中引入约束的优化策略，以避免大的策略更新导致性能下降。 在实际应用中，深度强化学习还面临着挑战，如样本效率低、模型泛化能力差、易受环境变化影响等。为了解决这些问题，研究者们正在探索更强大的模型表示、更稳定的训练方法、以及更好的理论理解。例如，近来的一些工作涉及到元学习、持续学习和模型预测，以提升智能体在新环境中的适应性。 总结来说，深度强化学习是人工智能领域的重要研究方向，它将传统的强化学习理论与深度学习的表达能力相结合，为解决复杂决策问题提供了新的可能。随着技术的发展，深度强化学习将在更多的领域展现出其潜力，对未来的智能系统设计和应用有着深远的影响。