（文章來源：人工智能網(wǎng)）

深度學(xué)習(xí)DL是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。強化學(xué)習(xí)RL是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學(xué)習(xí)得到一個最優(yōu)策略。強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中一種快速、高效且不可替代的學(xué)習(xí)算法。

深度強化學(xué)習(xí)DRL自提出以來， 已在理論和應(yīng)用方面均取得了顯著的成果。尤其是谷歌DeepMind團隊基于深度強化學(xué)習(xí)DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強化學(xué)習(xí)DRL成推上新的熱點和高度，成為人工智能歷史上一個新的里程碑。因此，深度強化學(xué)習(xí)DRL非常值得研究。

深度強化學(xué)習(xí)DRL將深度學(xué)習(xí)DL的感知能力和強化學(xué)習(xí)RL的決策能力相結(jié)合， 可以直接根據(jù)輸入的信息進行控制，是一種更接近人類思維方式的人工智能方法。在與世界的正?；舆^程中，強化學(xué)習(xí)會通過試錯法利用獎勵來學(xué)習(xí)。它跟自然學(xué)習(xí)過程非常相似，而與深度學(xué)習(xí)不同。在強化學(xué)習(xí)中，可以用較少的訓(xùn)練信息，這樣做的優(yōu)勢是信息更充足，而且不受監(jiān)督者技能限制。

深度強化學(xué)習(xí)DRL是深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的結(jié)合。這兩種學(xué)習(xí)方式在很大程度上是正交問題，二者結(jié)合得很好。強化學(xué)習(xí)定義了優(yōu)化的目標(biāo)，深度學(xué)習(xí)給出了運行機制——表征問題的方式以及解決問題的方式。將強化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)結(jié)合在一起，尋求一個能夠解決任何人類級別任務(wù)的代理，得到了能夠解決很多復(fù)雜問題的一種能力——通用智能。深度強化學(xué)習(xí)DRL將有助于革新AI領(lǐng)域，它是朝向構(gòu)建對視覺世界擁有更高級理解的自主系統(tǒng)邁出的一步。從某種意義上講，深度強化學(xué)習(xí)DRL是人工智能的未來。

深度強化學(xué)習(xí)DRL的Autonomous Agent使用強化學(xué)習(xí)的試錯算法和累計獎勵函數(shù)來加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。這些設(shè)計為很多依靠監(jiān)督／無監(jiān)督學(xué)習(xí)的人工智能應(yīng)用提供支持。它涉及對強化學(xué)習(xí)驅(qū)動Autonomous Agent的使用，以快速探索與無數(shù)體系結(jié)構(gòu)、節(jié)點類型、連接、超參數(shù)設(shè)置相關(guān)的性能權(quán)衡，以及對深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)和其他人工智能模型設(shè)計人員可用的其它選擇。

深度Q網(wǎng)絡(luò)通過使用深度學(xué)習(xí)DL和強化學(xué)習(xí)RL兩種技術(shù)，來解決在強化學(xué)習(xí)RL中使用函數(shù)逼近的基本不穩(wěn)定性問題：經(jīng)驗重放和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)驗重放使得強化學(xué)習(xí)RL智能體能夠從先前觀察到的數(shù)據(jù)離線進行抽樣和訓(xùn)練。這不僅大大減少了環(huán)境所需的交互量，而且可以對一批經(jīng)驗進行抽樣，減少學(xué)習(xí)更新的差異。此外，通過從大存儲器均勻采樣，可能對強化學(xué)習(xí)RL算法產(chǎn)生不利影響的時間相關(guān)性被打破了。最后，從實際的角度看，可以通過現(xiàn)代硬件并行地高效地處理批量的數(shù)據(jù)，從而提高吞吐量。

Q學(xué)習(xí)的核心思想就是通過Bellman方程來迭代求解Q函數(shù)。Q值更新：1）使用當(dāng)前的狀態(tài)s通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算出所有動作的Q值；2）使用下一個狀態(tài)s’通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算出 Q（s’， a’），并獲取最大值max a’ Q（s’， a’）；3）將該動作a的目標(biāo)Q值設(shè)為 r ＋ γmax a’ Q（s’， a’），對于其他動作，把目標(biāo)Q值設(shè)為第1步返回的Q值，使誤差為0；4）使用反向傳播來更新Q網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。

策略搜索方法通過無梯度或梯度方法直接查找策略。無梯度的策略搜索算法可以選擇遺傳算法。遺傳方法依賴于評估一組智能體的表現(xiàn)。因此，對于具有許多參數(shù)的一大群智能體來說遺傳算法的使用成本很高。然而，作為黑盒優(yōu)化方法，它們可以用于優(yōu)化任意的不可微分的模型，并且天然能夠在參數(shù)空間中進行更多的探索。結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的壓縮表示，遺傳算法甚至可以用于訓(xùn)練大型網(wǎng)絡(luò)；這種技術(shù)也帶來了第一個直接從高維視覺輸入學(xué)習(xí)RL任務(wù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Actor－Critic算法將策略搜索方法的優(yōu)點與學(xué)習(xí)到的價值函數(shù)結(jié)合起來，從而能夠從TD錯誤中學(xué)習(xí)，近來很受歡迎。深度強化學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)：目前深度強化學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域仍然存在著挑戰(zhàn)。1）提高數(shù)據(jù)有效性方面；2）算法探索性和開發(fā)性平衡方面；3）處理層次化強化學(xué)習(xí)方面；4）利用其它系統(tǒng)控制器的學(xué)習(xí)軌跡來引導(dǎo)學(xué)習(xí)過程；5）評估深度強化學(xué)習(xí)效果；6）多主體強化學(xué)習(xí)；7）遷移學(xué)習(xí)；8）深度強化學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測試。

深度強化學(xué)習(xí)DRL應(yīng)用范圍較廣，靈活性很大，擴展性很強。它在圖像處理、游戲、機器人、無人駕駛及系統(tǒng)控制等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。深度強化學(xué)習(xí)DRL算法已被應(yīng)用于各種各樣的問題，例如機器人技術(shù)，創(chuàng)建能夠進行元學(xué)習(xí)（“學(xué)會學(xué)習(xí)”learning to learn）的智能體，這種智能體能泛化處理以前從未見過的復(fù)雜視覺環(huán)境。

強化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是兩種技術(shù)，但是深度學(xué)習(xí)可以用到強化學(xué)習(xí)上，叫做深度強化學(xué)習(xí)DRL。深度學(xué)習(xí)不僅能夠為強化學(xué)習(xí)帶來端到端優(yōu)化的便利，而且使得強化學(xué)習(xí)不再受限于低維的空間中，極大地拓展了強化學(xué)習(xí)的使用范圍。深度強化學(xué)習(xí)DRL自提出以來， 已在理論和應(yīng)用方面均取得了顯著的成果。

尤其是谷歌DeepMind團隊基于深度強化學(xué)習(xí)DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強化學(xué)習(xí)DRL成推上新的熱點和高度，成為人工智能歷史上一個新的里程碑。因此，深度強化學(xué)習(xí)DRL很值得大家研究。深度強化學(xué)習(xí)將有助于革新AI領(lǐng)域，它是朝向構(gòu)建對視覺世界擁有更高級理解的自主系統(tǒng)邁出的一步。難怪谷歌DeepMind中深度強化學(xué)習(xí)領(lǐng)頭人David Silver曾經(jīng)說過，深度學(xué)習(xí)＋ 強化學(xué)習(xí)＝深度強化學(xué)習(xí)DRL＝人工智能。深度強化學(xué)習(xí)應(yīng)用范圍較廣，靈活性很大，擴展性很強。它在圖像處理、游戲、機器人、無人駕駛及系統(tǒng)控制等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。
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