深度强化学习综述？强化学习(RL)与深度学习的融合近年来发展迅速，然而标准的从零开始学习方法限制了其效率和应用范围。为解决这个问题，深度强化学习预训练的研究正在兴起，以借鉴其他领域的预训练范式，如计算机视觉和自然语言处理。本文综述了深度RL预训练的现有工作，那么，深度强化学习综述？一起来了解一下吧。
强化学习与监督学习的区别
强化学习与监督学习都是机器学习的重要分支，但它们在学习方式、任务类型和目标上有所不同。监督学习主要用于解决分类与回归问题，通过大量包含输入X与输出Y的样本对机器进行训练，学习到X与Y之间的映射关系，从而进行预测。举例而言，在图像分类任务中，通过获取图片及其对应类别标签，机器能学习对图像进行分类的能力。
相比之下，强化学习主要用于求解序列决策问题，例如围棋。强化学习让机器自行探索动作，通过环境反馈调整策略，以期获得最大环境收益。这类问题涉及复杂的时序关系，每一步决策都会影响后续状态。
强化学习 VS 监督学习
在适用场景、学习任务和目标方面，强化学习与监督学习有显著区别。强化学习适用于序列决策问题，目标是学习最优策略以获得最大收益，而监督学习则侧重于预测和分类。因此，选择哪种方法取决于具体任务需求。没有哪一种方法“更好”，而是要根据任务需求合理选择。
强化学习基础框架：马尔科夫决策过程
强化学习的核心框架是马尔科夫决策过程（MDP），它包括学习者（智能体）和交互环境两部分。智能体在环境中选择动作，环境依据状态转移概率转移到下一个状态，并根据当前状态反馈奖励。智能体根据反馈调整策略，目标是学习到最优策略以最大化长期奖励。
强化学习(RL)与深度学习的融合近年来发展迅速，然而标准的从零开始学习方法限制了其效率和应用范围。为解决这个问题，深度强化学习预训练的研究正在兴起，以借鉴其他领域的预训练范式，如计算机视觉和自然语言处理。本文综述了深度RL预训练的现有工作，重点关注在线预训练（智能体与环境无奖励互动）和离线预训练（利用历史数据）两种方法，以及它们如何通过内在奖励机制、数据扩展性和通用模型设计来提升学习效率和泛化能力。
在线预训练旨在通过无监督学习积累通用技能，如无监督强化学习，智能体通过与环境交互获得知识。另一方面，离线预训练解决了在线交互与大规模数据训练的协调问题，通过使用离线数据集进行策略优化，尽管面临分布转移挑战。这些预训练策略为RL算法的部署和扩展提供了可能，但挑战包括任务和领域多样性、数据来源限制以及快速适应下游任务的难度。
综述文章详细介绍了研究现状、分类、开放问题和未来发展方向，对于强化学习研究人员和开发者来说，是一份有价值的参考资料，标志着深度强化学习预训练这一领域的初步系统研究。通过深入理解和应用这些方法，有望推动RL在实际问题中的应用，如AlphaGo早期的专家演示预训练，以及最近的无监督和离线预训练进展。
强化学习简介：基础概念与构建
强化学习是一种研究智能体如何通过不断试错学习的智能理论，核心思想是通过奖励或惩罚调整行为策略。在强化学习的场景中，智能体（agent）与环境（environment）是关键角色。每次交互中，agent观察环境状态（可能部分观测），根据观察决策下一个动作，然后环境反馈奖励信号，目标是最大化累积收益或长期回报。
在后续章节，我们将深入探讨强化学习的关键元素，包括：
状态与观测变量
在应用中，状态可能用向量、矩阵或高维张量表示，比如图像的RGB像素或机器人的角度与速度组合。完全可观测和部分可观测环境取决于agent获取信息的完整性。
动作空间
任务类型决定动作空间，离散如Atari游戏，连续如机器人控制。离散空间策略通常与经典算法相关，而连续空间的处理更为灵活，如SAC模型。
策略：决策制定
策略是指导行动的规则集合，可确定性或随机性。确定性策略用[公式] 表示，而随机策略则用[公式] 描述。深度强化学习中，策略通常由参数化的模型如神经网络通过优化算法调整。
采样与随机化策略
随机化策略包括分类型策略（分类器）和对角高斯策略，如Gumbel-softmax用于连续动作空间的近似采样。
机器学习是实现人工智能的技术之一，它通过算法解析数据学习，对真实世界事件做出决策和预测。机器学习算法分为监督学习、无监督学习、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习等。传统的机器学习算法如决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等，在特定领域如指纹识别、基于HoG特征的物体检测已实现商业化，但深度学习算法的出现使得机器学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。
深度学习是一种机器学习技术，利用深度神经网络进行特征表达学习。深度神经网络由多层隐含层组成，演化出包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长期短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等网络拓扑结构。深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域表现出色。
强化学习是机器学习的另一分支，涉及智能体在环境中采取行动以最大化预定长期回报的过程。强化学习框架包括智能体在当前状态下采取行为，环境根据状态转移函数转移状态，并反馈奖励信号。强化学习目标是通过训练智能体获得最大化的长期回报。它常用于游戏、机器人控制、金融优化等需要决策的领域。
深度学习与强化学习在定义、学习目标、应用场景、数据来源与处理方式、与环境交互性以及实际应用中的表现和挑战等方面存在差异。
心智理论（ToM）在强化学习中的应用虽然还不广泛，但已有研究聚焦于预测智能体行为、推断意图和设计框架。以下是一些关键论文的概述：
Machine Theory of Mind (2018) 由Neil C. Rabinowitz（DeepMind）提出，构建了一个POMDP框架，利用智能体历史轨迹预测未来行为。文章的核心是ToMnet架构，通过序列方法预测动作、成功概率和后续状态。这个模型在深度学习中表现为有监督学习问题，但展示了ToM在理解智能体心理状态上的潜在应用。
Intent-aware Multi-agent Reinforcement Learning 侧重于为多智能体场景设计意图感知决策框架。论文通过实例展示了智能体如何基于对方意图进行策略组合，以最大化自身效用。
Modeling Others using Oneself (ICML 2018) 采用“如果我是你”的思想（SOM），智能体用自身的策略模拟对手行为，优化对手目标的信念，增强合作或竞争表现。
Probabilistic Recursive Reasoning (ICLR 2019 workshop) 则采用概率递归推理方法，考虑对手对自身行为的反应，这在复杂策略交互中更具挑战性。
以上就是深度强化学习综述的全部内容，深度学习是一种机器学习技术，利用深度神经网络进行特征表达学习。深度神经网络由多层隐含层组成，演化出包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长期短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等网络拓扑结构。深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域表现出色。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。
