人工智能深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理與核心技術(shù)探究

吳英萍 耿江濤

【摘? 要】應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度學(xué)習(xí)及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一場(chǎng)革命，深度學(xué)習(xí)使強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠處理以前難以解決的問題，取得了令人矚目的進(jìn)步，特別是在游戲和棋類競(jìng)技等領(lǐng)域都超過了人類的表現(xiàn)。本文介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一般領(lǐng)域，然后介紹了基于價(jià)值和基于策略的方法和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的核心算法，進(jìn)一步表現(xiàn)了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

【關(guān)鍵詞】強(qiáng)化學(xué)習(xí);深度學(xué)習(xí);深度強(qiáng)化學(xué)習(xí);人工智能

引言

近期的人工智能（Artificial Intelligence， AI）研究為機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）提供了強(qiáng)大的技術(shù)。作為解決人工智能問題通用框架的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement learning，RL）也與深度學(xué)習(xí)（Deep Learning，DL）相結(jié)合，產(chǎn)生的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning，DRL）也在近年取得了令人興奮的成就。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是關(guān)于一個(gè)智能體與環(huán)境相互作用，通過試驗(yàn)和錯(cuò)誤的方法，為自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)和工程等領(lǐng)域的順序決策問題學(xué)習(xí)一個(gè)最優(yōu)策略。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整合有著悠久的歷史。近期深度學(xué)習(xí)取得了令人振奮的成果，得益于大數(shù)據(jù)、強(qiáng)大計(jì)算力、新算法技術(shù)、成熟的軟件包和架構(gòu)以及強(qiáng)大的資金支持，強(qiáng)化學(xué)習(xí)也開始復(fù)興，尤其是深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)合，即深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

在過去的幾年里，深度學(xué)習(xí)在游戲、機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中一直很流行，也取得了一些突破，比如Deep Q-network和AlphaGo;以及新穎的架構(gòu)和應(yīng)用，如可微神經(jīng)計(jì)算機(jī)、異步方法、價(jià)值迭代網(wǎng)絡(luò)、無監(jiān)督強(qiáng)化和輔助學(xué)習(xí)、神經(jīng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，機(jī)器翻譯的雙重學(xué)習(xí)、口語(yǔ)對(duì)話系統(tǒng)、信息提取、引導(dǎo)策略搜索和生成性對(duì)手模仿學(xué)習(xí)，進(jìn)一步推動(dòng)創(chuàng)新的核心要素和機(jī)制等。

為什么深度學(xué)習(xí)有助于強(qiáng)化學(xué)習(xí)取得如此巨大的成就？基于深度學(xué)習(xí)的表示學(xué)習(xí)通過梯度下降實(shí)現(xiàn)自動(dòng)特征工程和端到端學(xué)習(xí)，從而大大減少甚至消除了對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的依賴。特征工程過去是手工完成的，通常耗時(shí)、過多且不完整。深層次的分布式表示利用數(shù)據(jù)中因子的分層組合來對(duì)抗維度指數(shù)級(jí)爆炸的挑戰(zhàn)。深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用性、表達(dá)性和靈活性使一些任務(wù)變得更容易或可能，例如，在上面談到的突破和新的體系結(jié)構(gòu)和應(yīng)用。

深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)特定類別，并非沒有局限性，例如，它是一個(gè)缺乏可解釋性的黑匣子，沒有清晰而充分的科學(xué)原理，沒有人類的智慧，在某些任務(wù)上無法與嬰兒競(jìng)爭(zhēng)。因此，對(duì)于深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，還有很多探索性的工作要做。

深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)分別被選為2013年和2017年麻省理工學(xué)院技術(shù)評(píng)論十大突破性技術(shù)之一，將在實(shí)現(xiàn)人工通用智能方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。AlphaGo的主要貢獻(xiàn)者David Silver甚至提出了一個(gè)公式：人工智能=強(qiáng)化學(xué)習(xí)+深度學(xué)習(xí)。

1.深度學(xué)習(xí)

以下簡(jiǎn)要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念和基本原理。

1.1機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測(cè)和決策。通?？煞譃楸O(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，使用標(biāo)記的數(shù)據(jù)。分類和回歸是兩類監(jiān)督學(xué)習(xí)研究的問題，分別是分類輸出和數(shù)值輸出。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)試圖從沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中提取信息，例如聚類和密度估計(jì)。表征學(xué)習(xí)是一種典型的無監(jiān)督學(xué)習(xí)。表征學(xué)習(xí)尋找一種表示方法，以盡可能多地保留原始數(shù)據(jù)的信息，同時(shí)保持表示比原始數(shù)據(jù)更簡(jiǎn)單或更易訪問，具有低維、稀疏和獨(dú)立的表示。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)使用評(píng)價(jià)性反饋，但沒有監(jiān)督信號(hào)。

機(jī)器學(xué)習(xí)基于概率論、統(tǒng)計(jì)和優(yōu)化理論，是大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、預(yù)測(cè)建模、數(shù)據(jù)挖掘和信息檢索的基礎(chǔ)，并成為計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器人技術(shù)等的重要組成部分。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能（AI）的一個(gè)子集，并且正在發(fā)展成為人工智能各個(gè)領(lǐng)域的關(guān)鍵。

1.2深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)與淺層學(xué)習(xí)形成鮮明對(duì)比。對(duì)于許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹、boosting集成提升算法等，都有輸入層和輸出層，在訓(xùn)練前可以用人工特征工程對(duì)輸入進(jìn)行轉(zhuǎn)換。在深度學(xué)習(xí)中，在輸入和輸出層之間，則有一個(gè)或多個(gè)隱藏層。在除輸入層之外的每一層，都計(jì)算每個(gè)單元的輸入，作為前一層單元的加權(quán)和;然后使用非線性變換或激活函數(shù)，如對(duì)數(shù)處理、三角函數(shù)處理或最近更流行的校正線性單元（Rectified Linear Unit， ReLU）應(yīng)用于單元的輸入，以獲得輸入的新表示從上一層開始。在各個(gè)層的單元之間的鏈接上標(biāo)有權(quán)重。在計(jì)算從輸入到輸出后，在輸出層和每個(gè)隱藏層，都可以向后計(jì)算誤差導(dǎo)數(shù)，并向輸入層反向傳播梯度，從而更新權(quán)重以優(yōu)化某些損失函數(shù)。

前向深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或多層感知器（Multi-Layer Perceptron， MLP）是將一組輸入值映射到輸出值，該數(shù)學(xué)函數(shù)由每一層的許多簡(jiǎn)單函數(shù)組成。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN）設(shè)計(jì)用于處理具有多個(gè)陣列的數(shù)據(jù)，如彩色圖像、語(yǔ)言、音頻頻譜圖和視頻，受益于這些信號(hào)的特性：局部連接、共享權(quán)重、池和多層的使用，并受到視覺神經(jīng)科學(xué)中簡(jiǎn)單細(xì)胞和復(fù)雜細(xì)胞的啟發(fā)。殘差網(wǎng)絡(luò)（Residual Networks， ResNets）旨在通過添加快捷連接來學(xué)習(xí)參考層輸入的殘差函數(shù)來簡(jiǎn)化深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。為解決這些問題，提出了長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short Term Memory networks， LSTM）和門控遞歸單元（Gated Recurrent Unit， GRU），并通過門控機(jī)制通過遞歸細(xì)胞操縱信息。

2.強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

為了更好地理解深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，首先要對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)有一個(gè)很好的理解。以下簡(jiǎn)要介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的背景，并介紹值函數(shù)、時(shí)間差分學(xué)習(xí)、函數(shù)逼近、策略優(yōu)化、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等術(shù)語(yǔ)。

2.1問題背景

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本過程可以用狀態(tài) （State） 、行動(dòng) （Action） 、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率 （Possibility） 、狀態(tài)轉(zhuǎn)移獎(jiǎng)勵(lì)或回報(bào) （Reward） 構(gòu)成的四元組{s， a， p， r}表示。對(duì)于離散時(shí)間MDP（Markov Decision Programming）， 狀態(tài)和動(dòng)作的集合稱為狀態(tài)空間 （State Space） 和動(dòng)作空間 （Action Space） ， 分別使用S和A表示， si∈S， ai∈A。根據(jù)第t步選擇的行動(dòng)， 狀態(tài)根據(jù)概率P （st+1st， at） 從st轉(zhuǎn)移到st+1， 在狀態(tài)的轉(zhuǎn)移的同時(shí)， 決策主體得到一個(gè)即時(shí)的獎(jiǎng)勵(lì)Rt （st， at， st+1） .該過程結(jié)束時(shí)的累積獎(jiǎng)勵(lì) （Return） 為

其中， γ∈（0，1]為折扣因子。該智能體決策的目標(biāo)是使每個(gè)狀態(tài)下的這種累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)的期望值最大化。問題設(shè)定為離散狀態(tài)和動(dòng)作空間，但很容易將其擴(kuò)展到連續(xù)空間。

2.2探索與應(yīng)用

探索（Exploration）是使用多種探索技術(shù)找到關(guān)于環(huán)境的更多信息。

應(yīng)用（Exploitation）是利用已知信息應(yīng)用多種手段來得到最多的獎(jiǎng)勵(lì)。

2.3值函數(shù)

值函數(shù)是對(duì)預(yù)期的、累積的、折扣的、未來獎(jiǎng)勵(lì)的預(yù)測(cè)，用于衡量每個(gè)狀態(tài)或狀態(tài)行動(dòng)對(duì)的好壞。

狀態(tài)值vπ （s） = E[Rt|st = s] 是指從狀態(tài)s出發(fā)，按照策略函數(shù)π （a|s）采取動(dòng)作a的狀態(tài)期望值。

最優(yōu)狀態(tài)值 v*（s） = maxπ vπ （s） = maxa qπ* （s， a） 是采用行動(dòng)策略函數(shù)π對(duì)狀態(tài)s所能達(dá)到的最大狀態(tài)值。

行動(dòng)值qπ （s， a） = E[Rt|st = s， at = a] 是指在狀態(tài)s中選擇行動(dòng)a，然后遵循策略函數(shù)π的獎(jiǎng)勵(lì)期望值。

最優(yōu)行動(dòng)值函數(shù)q*（s， a） = maxπ qπ （s， a）是狀態(tài)s和行動(dòng)a的任何策略所能達(dá)到的最大行動(dòng)值，使用π*表示最優(yōu)策略。

2.4時(shí)間差分學(xué)習(xí)

當(dāng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題滿足馬爾科夫性質(zhì)，即未來狀態(tài)只取決于當(dāng)前狀態(tài)和行動(dòng)，而不取決于過去時(shí)，將其表述為馬爾科夫決策過程（Markov Decision Process， MDP），由5元組（S， A， P， R， γ）定義。當(dāng)有系統(tǒng)模型時(shí)，采用動(dòng)態(tài)編程方法：策略評(píng)估來計(jì)算策略的價(jià)值/行動(dòng)價(jià)值函數(shù)，價(jià)值迭代和策略迭代來尋找最優(yōu)策略。當(dāng)沒有模型時(shí)，則采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。當(dāng)有模型時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法也能發(fā)揮作用。

時(shí)間差分（Temporal Difference， TD）學(xué)習(xí)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心。時(shí)間差分學(xué)習(xí)通常是指值函數(shù)評(píng)價(jià)的學(xué)習(xí)方法。Q-learning也被認(rèn)為是時(shí)差學(xué)習(xí)。

TD學(xué)習(xí)以無模型、在線、完全增量的方式，直接從TD誤差的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)價(jià)值函數(shù)V（s），并進(jìn)行引導(dǎo)。TD學(xué)習(xí)是一個(gè)預(yù)測(cè)問題。迭代規(guī)則是：

V （s） ← V （s） + α[r + γV （st） -V （s）]，

其中： α是學(xué)習(xí)率，而[r + γV （st） - V （s）] 稱為TD誤差。

引導(dǎo)方法和TD迭代規(guī)則一樣，根據(jù)后續(xù)的估計(jì)來估計(jì)狀態(tài)或動(dòng)作值，這在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中很常見，比如TD學(xué)習(xí)、Q學(xué)習(xí)、動(dòng)作者-評(píng)判者算法。引導(dǎo)方法通常學(xué)習(xí)速度較快，并且可以實(shí)現(xiàn)在線和持續(xù)學(xué)習(xí)。

2.5函數(shù)逼近

當(dāng)狀態(tài)和/或動(dòng)作空間很大、很復(fù)雜或連續(xù)時(shí)，函數(shù)近似是一種泛化的方法。函數(shù)逼近旨在從函數(shù)的實(shí)例中概括出一個(gè)函數(shù)，以構(gòu)造出整個(gè)函數(shù)的一個(gè)近似值。這通常是監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一個(gè)概念，用于機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)曲線擬合等研究領(lǐng)域。函數(shù)逼近通常選擇線性函數(shù)，部分原因是其理想的理論特性。

2.6深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

當(dāng)使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（deep reinforcement learning）時(shí)，就得到深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（deep RL）方法。此時(shí)，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似逼近強(qiáng)化學(xué)習(xí)的值函數(shù)、策略和模型（狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)）。

3.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心技術(shù)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體主要由值函數(shù)、策略和模型組成。探索與應(yīng)用是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)基本權(quán)衡。知識(shí)對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)至關(guān)重要。

3.1值函數(shù)

價(jià)值函數(shù)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)基本概念，時(shí)間差分（Temporal Difference， TD）學(xué)習(xí)及其擴(kuò)展Q-learning分別是學(xué)習(xí)狀態(tài)和動(dòng)作價(jià)值函數(shù)的經(jīng)典算法。

Q-learning 算法偽代碼如下：

然而，當(dāng)動(dòng)作值函數(shù)被類似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性函數(shù)逼近時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是不穩(wěn)定甚至發(fā)散的。由此，提出了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型（Deep Q-Network， DQN）。DQN做出了以下重要貢獻(xiàn)：利用經(jīng)驗(yàn)重演和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，穩(wěn)定了用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行動(dòng)作值函數(shù)逼近的訓(xùn)練;設(shè)計(jì)了一種僅以像素和游戲分?jǐn)?shù)為輸入的端到端增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法，從而只需要最小的領(lǐng)域知識(shí);訓(xùn)練一個(gè)具有相同算法、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和超參數(shù)的靈活網(wǎng)絡(luò)，能夠在許多不同的任務(wù)上表現(xiàn)出色，其性能優(yōu)于以前的算法，性能與人類專業(yè)測(cè)試人員相當(dāng)。

3.2策略

策略將狀態(tài)映射到動(dòng)作上，策略優(yōu)化就是要找到一個(gè)最優(yōu)映射。策略搜索法將策略參數(shù)化， 以累積回報(bào)的期望作為目標(biāo)函數(shù)。

目標(biāo)函數(shù)同時(shí)也是參數(shù)θ的函數(shù)， 原問題變成基于θ的最優(yōu)化問題， 求解該優(yōu)化問題的方法又稱為策略梯度法。

相對(duì)而言，值函數(shù)Q-learning算法更有效率，而策略梯度法則是穩(wěn)定收斂的。

異步動(dòng)作者-評(píng)判者算法 （Asynchronous Actor Critic， A3C）同時(shí)學(xué)習(xí)策略和狀態(tài)值函數(shù)，值函數(shù)用于引導(dǎo)，即從后續(xù)估計(jì)中更新狀態(tài)，以減少方差和加快學(xué)習(xí)速度。

在A3C中，并行動(dòng)作參與者采用不同的探索策略來穩(wěn)定訓(xùn)練，從而避免了經(jīng)驗(yàn)重演。與大多數(shù)深度學(xué)習(xí)算法不同，異步方法可以在單個(gè)多核CPU上運(yùn)行。對(duì)于Atari游戲，A3C運(yùn)行速度快得多，但表現(xiàn)優(yōu)于DQN、D-DQN和優(yōu)先D-DQN。A3C還成功地解決了連續(xù)的電機(jī)控制問題：TORCS賽車游戲和MujoCo物理操作和移動(dòng)，以及迷宮，一個(gè)使用視覺輸入的隨機(jī)3D迷宮導(dǎo)航任務(wù)，在這個(gè)任務(wù)中，每一個(gè)新的場(chǎng)景中，每個(gè)智能體都將面對(duì)一個(gè)新的迷宮，因此它需要學(xué)習(xí)一個(gè)探索隨機(jī)迷宮的一般策略。

3.3獎(jiǎng)勵(lì)

獎(jiǎng)勵(lì)為增強(qiáng)學(xué)習(xí)智能體提供評(píng)估性的反饋以做出決策。獎(jiǎng)勵(lì)可能是稀疏的，因此對(duì)學(xué)習(xí)算法是有挑戰(zhàn)性的，例如，在計(jì)算機(jī)圍棋中，獎(jiǎng)勵(lì)發(fā)生在游戲結(jié)束時(shí)。有無監(jiān)督的方式來利用環(huán)境信號(hào)。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是獎(jiǎng)勵(lì)的數(shù)學(xué)公式。獎(jiǎng)勵(lì)形成是指在保持最優(yōu)策略的同時(shí)，修改獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，以促進(jìn)學(xué)習(xí)。獎(jiǎng)勵(lì)功能可能不適用于某些增強(qiáng)學(xué)習(xí)問題。

在模仿學(xué)習(xí)中，智能體通過專家演示學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)，從專家那里獲取軌跡樣本，不需要強(qiáng)化信號(hào)，也不需要訓(xùn)練時(shí)專家提供額外的數(shù)據(jù);模仿學(xué)習(xí)的兩種主要方法是行為克隆和逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)。行為克隆，或稱學(xué)徒學(xué)習(xí)，或示范學(xué)習(xí)，被定義為一個(gè)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)問題，用于將狀態(tài)-行為對(duì)從專家軌跡映射到政策，而無需學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Inverse Reinforcement Learning IRL）是在觀察到最優(yōu)行為的情況下確定獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的問題，通過IRL探討學(xué)徒制學(xué)習(xí)。

（1）從示范中學(xué)習(xí)。

深度Q-示范學(xué)習(xí)（Deep Q-learning from Demonstrations， DQfD），試圖通過利用示范數(shù)據(jù)，結(jié)合時(shí)間差分（TD）、監(jiān)督損失和正則化損失來加速學(xué)習(xí)。在這種方法中，示范數(shù)據(jù)沒有獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，但Q學(xué)習(xí)中有獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)。有監(jiān)督的大邊際分類損失使從學(xué)習(xí)值函數(shù)導(dǎo)出的策略能夠模仿演示者;TD損失使值函數(shù)根據(jù)Bellman方程有效，并進(jìn)一步用于強(qiáng)化學(xué)習(xí);網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和偏差的正則化損失函數(shù)可防止過度擬合小型演示數(shù)據(jù)集。在預(yù)訓(xùn)練階段，DQfD只對(duì)演示數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得模仿演示者的策略和用于持續(xù)學(xué)習(xí)RL的值函數(shù)。然后，DQfD自生成樣本，并按一定比例與演示數(shù)據(jù)混合，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在Atari游戲中，DQfD通常比DQN具有更好的初始性能、更高的平均回報(bào)和更快的學(xué)習(xí)速度。

監(jiān)督學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)是從專家的行動(dòng)中學(xué)習(xí)的，如同從演示中的學(xué)習(xí)一樣，用結(jié)果初始化強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)。

（2）生成性對(duì)抗性模仿學(xué)習(xí)。

在IRL中，智能體首先學(xué)習(xí)一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，然后從中得到最優(yōu)策略。許多IRL算法都有很高的時(shí)間復(fù)雜度，內(nèi)環(huán)存在RL問題。生成性對(duì)抗性模仿學(xué)習(xí)算法，繞過中間IRL步驟，直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)策略。生成性對(duì)抗訓(xùn)練是為了適應(yīng)辨別器，定義專家行為的狀態(tài)和行為的分布，以及生成器和策略。

生成性對(duì)抗模仿學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)了一種策略，使得判別器DR無法區(qū)分遵循專家策略的狀態(tài)和遵循仿真器策略的狀態(tài)，從而迫使DR在所有情況下都取0.5，而在等式中無法區(qū)分。通過將兩者都表示為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過反復(fù)對(duì)每一個(gè)進(jìn)行梯度更新來找到一個(gè)最優(yōu)解。DR可以通過監(jiān)督學(xué)習(xí)來訓(xùn)練，數(shù)據(jù)集由當(dāng)前的和專家的記錄組成。對(duì)于一個(gè)固定的DR，尋找一個(gè)最優(yōu)的DR。因此，這是一個(gè)以 -logDR（s）為獎(jiǎng)勵(lì)的策略優(yōu)化問題。

（3）第三人稱模仿學(xué)習(xí)。

上述模仿學(xué)習(xí)中，具有第一人稱示范的局限性，因此可以從無監(jiān)督的第三人稱示范中學(xué)習(xí)，通過觀察其他人實(shí)現(xiàn)目標(biāo)來模仿人類的學(xué)習(xí)。

3.4模型與計(jì)劃

模型是一個(gè)智能體對(duì)環(huán)境的表示，包括轉(zhuǎn)移概率模型和獎(jiǎng)勵(lì)模型。通常假設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)模型是已知的。無模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法處理未知的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，但通常需要大量的樣本，這對(duì)于實(shí)際的物理系統(tǒng)來說可能是昂貴的或難以獲得的?；谀Ｐ偷膹?qiáng)化學(xué)習(xí)方法以數(shù)據(jù)高效的方式學(xué)習(xí)價(jià)值函數(shù)和/或策略，但存在模型辨識(shí)問題，估計(jì)的模型可能不精確，性能受到估計(jì)模型的限制。規(guī)劃通常用模型來構(gòu)造價(jià)值函數(shù)或策略，因此規(guī)劃通常與基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法相關(guān)。

價(jià)值迭代網(wǎng)絡(luò)（Value Iteration Networks，VIN），是一個(gè)完全可微的CNN規(guī)劃模塊，可用于近似值迭代算法，以學(xué)習(xí)計(jì)劃，例如強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略。與傳統(tǒng)規(guī)劃不同，車輛識(shí)別號(hào)是無模型的，其中獎(jiǎng)勵(lì)和轉(zhuǎn)移概率是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分，因此可以避免系統(tǒng)辨識(shí)問題。利用反向傳播技術(shù)可以對(duì)車輛識(shí)別碼進(jìn)行端到端的訓(xùn)練。價(jià)值迭代網(wǎng)絡(luò)為強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題設(shè)計(jì)了新的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

3.5探索

強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體通常使用探索來減少其對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和轉(zhuǎn)移概率的不確定性。這種不確定性可以量化為置信區(qū)間或環(huán)境參數(shù)的后驗(yàn)概率，這些參數(shù)與其行動(dòng)訪問次數(shù)有關(guān)。使用基于計(jì)數(shù)的探索，強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體使用訪問計(jì)數(shù)來指導(dǎo)其行為，以減少不確定性。然而，基于計(jì)數(shù)的方法在大型域中并不直接有用。內(nèi)在動(dòng)機(jī)方法建議探索令人驚訝的東西，典型的是在學(xué)習(xí)過程中基于預(yù)測(cè)誤差的變化。內(nèi)在動(dòng)機(jī)方法并不像基于計(jì)數(shù)的方法那樣需要馬爾科夫?qū)傩院捅砀癖硎?。狀態(tài)空間上的密度模型pseudo count，通過引入信息增益，將基于計(jì)數(shù)的探索和內(nèi)在動(dòng)機(jī)統(tǒng)一起來，在基于計(jì)數(shù)的探索中與置信區(qū)間相關(guān)，在內(nèi)在動(dòng)機(jī)中與學(xué)習(xí)進(jìn)度相關(guān)聯(lián)。

另一種獎(jiǎng)勵(lì)探索技術(shù)，以避免以往獎(jiǎng)勵(lì)的無效、無方向的探索策略，如貪婪和熵正則化算法，并促進(jìn)對(duì)區(qū)域的定向探索，其中當(dāng)前策略下行動(dòng)序列的對(duì)數(shù)概率低估了最終的獎(jiǎng)勵(lì)。未充分獎(jiǎng)勵(lì)的探索策略是由最優(yōu)策略的重要性抽樣而來，并結(jié)合模式尋優(yōu)和均值尋優(yōu)兩個(gè)條件來權(quán)衡探索與應(yīng)用。

3.6知識(shí)

知識(shí)對(duì)于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的進(jìn)一步發(fā)展至關(guān)重要。知識(shí)可以通過值函數(shù)、獎(jiǎng)勵(lì)、策略、模式、探索技術(shù)等多種方式融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)。然而如何將知識(shí)融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)仍然是一個(gè)很大的需要進(jìn)一步研究的問題。

4.結(jié)語(yǔ)

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法推動(dòng)了人工智能領(lǐng)域鼓舞人心的進(jìn)步。目前深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究集中在表征學(xué)習(xí)和目標(biāo)導(dǎo)向行為的研究上，克服了樣本效率低下的明顯問題，使深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠有效的工作。

參考文獻(xiàn)

[1]SILVER D， HUANG A， MADDISON C J， et al. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search [J]. Nature， 2016， 529（7587）： 484-+.

[2]萬里鵬， 蘭旭光， 張翰博， et al. 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論及其應(yīng)用綜述 [J]. 模式識(shí)別與人工智能， 2019， 32（01）： 67-81.

[3]SILVER D， SCHRITTWIESER J， SIMONYAN K， et al. Mastering the game of Go without human knowledge [J]. Nature， 2017， 550（7676）： 354-+.

[4]SILVER D， HUBERT T， SCHRITTWIESER J， et al. A general reinforcement learning algorithm that masters chess， shogi， and Go through self-play [J]. Science， 2018， 362（6419）： 1140-+.

[5]ARULKUMARAN K， DEISENROTH M P， BRUNDAGE M， et al. Deep Reinforcement Learning A brief survey [J]. Ieee Signal Processing Magazine， 2017， 34（6）： 26-38.

[6]趙星宇，丁世飛. 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究綜述 [J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué)， 2018， 45（07）： 1-6.

[7]唐平中，朱軍，俞揚(yáng)等. 動(dòng)態(tài)不確定條件下的人工智能 [J]. 中國(guó)科學(xué)基金， 2018， 32（03）： 266-70.

[8]孫路明，張少敏，姬濤等. 人工智能賦能的數(shù)據(jù)管理技術(shù)研究 [J]. 軟件學(xué)報(bào)， 2020， 31（03）： 600-19.

[9]劉全，翟建偉，章宗長(zhǎng)等. 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)綜述 [J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)， 2018， 41（01）： 1-27.

基金項(xiàng)目：（1）廣東省教育廳2019年度普通高校特色創(chuàng)新類項(xiàng)目（2019GKTSCX152）;? ? （2）廣東省教育廳2018年度重點(diǎn)平臺(tái)及科研項(xiàng)目特色創(chuàng)新項(xiàng)目（2018GWTSCX030）;（3）廣東省教育廳2018年度省高等職業(yè)教育教學(xué)質(zhì)量與教學(xué)改革工程教育教學(xué)改革研究與實(shí)踐項(xiàng)目（GDJG2019309）;（4）廣州涉外經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院2020年校級(jí)質(zhì)量工程重點(diǎn)項(xiàng)目（SWZL202001）。

作者簡(jiǎn)介：吳英萍（1982.10-），講師，學(xué)士，廣州涉外經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件技術(shù)教研室專任教師。研究方向?yàn)檐浖夹g(shù)，人工智能。

*通訊作者：耿江濤（1965.12-），教授，高級(jí)工程師，華南師范大學(xué)博士生，廣州涉外經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院教育研究院教授。研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，高職教育管理與國(guó)際化。

1.廣州涉外經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院? ? 廣東廣州? ? 510540

2.華南師范大學(xué)? ? 廣東廣州? ? ? 510631