MIT 6.S191强化学习:结合强化学习和深度学习

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MIT 6.S191强化学习:结合强化学习和深度学习

目录

  • 引言
  • 强化学习和深度学习的结合
  • 基本概念和术语
    • 代理
    • 环境
    • 动作
    • 状态
    • 奖励
    • Q函数
    • 策略函数
  • 值学习算法
    • 基于值函数的策略更新算法
    • Q-learning算法
    • Sarsa算法
  • 策略学习算法
    • 策略梯度方法
    • REINFORCE算法
    • Actor-Critic算法
  • 深度强化学习的挑战和解决方案
    • 模型不适用于连续动作空间
    • 从模拟到现实的转移问题
    • 稀疏奖励信号
  • 在现实世界中应用深度强化学习的挑战
    • 通过仿真建立训练数据集
    • 模拟和现实之间的差距
  • 结论

引言

大家好,欢迎回来。今天的两个讲座非常激动人心,因为它们开始超越我们在课堂上讨论的很多静态数据集的内容。针对当前的讲座主题,我将开始讨论如何将两个研究领域结合起来,这两个领域是强化学习和深度学习。对于我来说,这个结合领域真的很有意思,特别是因为它脱离了我们迄今为止接触到的构建基于一组数据集的深度学习模型的范式。现实世界中的情况要复杂得多,你的深度学习模型必须与数据一起部署到现实世界中,与环境进行交互,并尝试不同的行动和不同的环境来学习如何最有效地完成任务。通常情况下,你希望能在没有明确的人类监督下完成这些任务。这是强化学习的关键动机,你试图通过强化不断改进、通过错误来学习的方式来学习。当然,这是机器人和自主系统领域中的一个重要主题,比如无人驾驶汽车和机器人操纵。最近,在游戏和策略制定方面,我们还开始看到深度强化学习方面的显著进展。

强化学习和深度学习的结合

强化学习是一种学习方法,用于训练智能代理在与环境的交互中学习制定决策。深度学习是一种机器学习技术,利用深层神经网络模型进行复杂的模式识别和决策制定。将这两个领域结合起来,可以利用深度学习的能力来处理大量和复杂的数据,以及强化学习的能力来通过与环境的交互来优化决策。

在强化学习中,代理通过尝试不同的行动并观察环境的响应来学习最佳决策。代理根据其观察到的状态选择动作,然后从环境中获得奖励或惩罚。这个过程可以描述为代理在状态-动作空间上搜索策略,以最大化累积奖励。

在深度学习中,神经网络模型通过学习从输入数据到输出预测的映射来进行训练。这些模型可以包含多个层次的神经元,每一层对输入数据进行不同的转换。最后一层输出的预测结果可能是连续的、离散的或概率分布。

将强化学习和深度学习结合起来,意味着使用深度学习模型作为代理的学习算法,通过观察环境中的状态和采取的行动来优化模型的性能。这种结合可以帮助代理从大量和复杂的环境数据中学习,并通过深度学习模型中的多层次转换和学习进行决策制定。

基本概念和术语

在讨论强化学习和深度学习的结合之前,让我们先讨论一些基本概念和术语。这些术语对我们理解这两个领域的结合非常重要。

代理

代理是指能够观察环境、选择和执行动作的实体。在强化学习中,代理通过观察状态,选择和执行动作,并通过与环境的交互来学习最佳策略。

环境

环境是代理所处的世界,它决定了代理的状态、行动和奖励。环境可以是真实的或模拟的,可以是离散的或连续的。代理通过与环境的交互来学习最佳策略。

动作

动作是代理在给定状态下可以执行的操作。动作可以是离散的或连续的。在强化学习中,代理根据其对环境的观察选择动作。

状态

状态是代理观察到的环境的一部分。状态可以是离散的或连续的。代理使用状态来决策并选择动作。

奖励

奖励是环境提供给代理的反馈信号,用于指导代理在特定状态下选择动作的行为。奖励可以是正的、负的或零。

Q函数

Q函数是一种衡量代理在给定状态下采取特定动作的价值的函数。Q函数用于估计采取特定动作的预期回报。

策略函数

策略函数是一种从状态到动作的映射,用于确定代理应该采取哪个动作的最佳选择。策略函数可以是确定性的或概率性的。

值学习算法

值学习算法是一种基于值函数来优化代理策略的强化学习算法。值函数用于评估代理在给定状态下采取某个动作的预期回报。基于值函数的值学习算法通常使用基于迭代的方法来估计值函数,并使用贪婪策略来选择最佳动作。

基于值函数的策略更新算法

基于值函数的策略更新算法是一种使用值函数来更新代理策略的方法。这种方法通过选择预期回报最大的动作来改进代理的策略。

Q-learning算法

Q-learning算法是一种基于值函数的策略更新算法,用于学习在给定状态下采取最佳动作的策略。Q-learning算法通过迭代地更新Q函数来逐步改进代理的策略。

Sarsa算法

Sarsa算法是一种基于值函数的策略更新算法,用于学习在给定状态下采取最佳动作的策略。Sarsa算法通过观察到的奖励来更新Q函数,并使用贪婪策略选择下一个动作。

策略学习算法

策略学习算法是一种直接优化代理策略的强化学习算法。策略学习算法通过迭代地调整代理的策略来逐步改进其性能。

策略梯度方法

策略梯度方法是一种利用梯度下降来优化代理策略的策略学习算法。这种方法通过计算策略梯度来调整策略,以提高代理在给定状态下选择动作的性能。

REINFORCE算法

REINFORCE算法是一种基于策略梯度方法的策略学习算法,用于优化代理的策略。REINFORCE算法通过采样一条轨迹来估计策略梯度,并使用梯度上升来更新代理的策略。

Actor-Critic算法

Actor-Critic算法是一种基于策略梯度方法的策略学习算法,用于同时优化代理的策略和值函数。这种方法使用一个actor网络来估计策略梯度,并使用一个critic网络来估计值函数。

深度强化学习的挑战和解决方案

深度强化学习面临一些挑战,在实际应用中需要考虑相应的解决方案。

模型不适用于连续动作空间

深度强化学习模型通常适用于离散动作空间,并不适用于连续动作空间。在离散动作空间中,可以通过选择具有最高Q值的动作来确定最佳动作。然而,在连续动作空间中,选择最佳动作变得更加困难。为了解决这个问题,可以使用参数化动作空间,例如高斯分布,来参数化动作,并通过学习动作分布的模型来优化策略。

从模拟到现实的转移问题

在深度强化学习中,通常使用模拟来训练代理。然而,模拟和现实之间存在一定的差距,模拟中学到的策略不一定适用于现实环境。为了解决这个问题,可以使用一些技术来进行模拟到现实的转移,例如领域适应或元学习。

稀疏奖励信号

在强化学习中,奖励信号通常是稀疏的,即代理只在特定的时间步骤下获得奖励。这使得训练过程更加困难,因为代理必须通过少量的奖励信号来推测最佳策略。为了解决这个问题,可以使用一些技术来增加奖励信号的稠密性,例如引入中间奖励或使用替代奖励。

在现实世界中应用深度强化学习的挑战

将深度强化学习应用于现实世界面临一些挑战。

通过仿真建立训练数据集

一个方法是在仿真环境中训练代理,这样可以更安全地进行训练,因为没有危险或损坏的风险。然而,现有的仿真引擎通常无法准确地模拟现实世界,存在“从仿真到现实”的差距。

模拟和现实之间的差距

仿真环境和现实世界之间存在差异,这使得在仿真环境中训练的代理无法直接应用于现实场景。这是由于感知误差、环境动态和噪声等因素。

为了解决这个问题,可使用领域适应、模型迁移或辅助任务等技术将代理从仿真环境转移到现实世界。这些技术可以帮助代理适应新的环境和任务,追踪不确定性,并在现实世界中表现出稳定的性能。

结论

在本讲座中,我们深入讨论了强化学习和深度学习的结合。我们介绍了强化学习的基本概念和术语,并介绍了值学习算法和策略学习算法。我们还探讨了深度强化学习面临的一些挑战以及在实际应用中的解决方案。最后,我们讨论了在现实世界中应用深度强化学习的挑战。深度强化学习在许多领域都有潜在的应用,包括无人驾驶汽车、机器人技术和游戏玩法。通过结合强化学习和深度学习,我们可以开发出更智能和自主的智能系统。

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