深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究進(jìn)展

張鵬昊 秦斌

摘要：隨著人工智能的發(fā)展深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)越來越多進(jìn)入人們的視線，它是以一種通用的形式把深度學(xué)習(xí)的感知力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力結(jié)合起來，繼而通過高維度的方式感知信息訓(xùn)練模型發(fā)出決策，也可以通過分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)來將復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)問題化簡(jiǎn)為單一的問題，從而解決了空間維數(shù)災(zāi)難的問題。該文介紹了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論知識(shí)還有幾種最新的前沿算法，以及在現(xiàn)實(shí)生活中的各種各樣的應(yīng)用，最后對(duì)相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行了總結(jié)和展望。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);強(qiáng)化學(xué)習(xí);深度強(qiáng)化學(xué)習(xí);人工智能;智能應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP3? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）28-0104-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

1949年春季，DONALD HEBB提出了歷史上大名鼎鼎的赫布理論（Hebbian theory），他解釋了在人類學(xué)習(xí)過程中大腦里的神經(jīng)元[1]是怎么變化的，標(biāo)志著機(jī)器學(xué)習(xí)[2]（Machine Learning）的誕生。1956年的一個(gè)夏天，一群具有創(chuàng)新總結(jié)能力的年輕科學(xué)家一起聚會(huì)，其中包括麥卡賽、明斯基和羅切斯等人，坐在一起討論如何用計(jì)算機(jī)將人腦的思維模擬出來的問題，由此，人工智能（AI）這門未來最火熱的學(xué)科正式誕生。2016年秋季人工智能[3]團(tuán)隊(duì)DeepMind把深度學(xué)習(xí)（Deep Learning：DL）和以決策能力聞名的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning：RL）創(chuàng)新性地結(jié)合起來，由此標(biāo)志著深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning：DRL）算法第一次問世，這直接開啟了一波學(xué)習(xí)人工智能的新熱潮。

近些年來，DRL算法應(yīng)用到了越來越廣泛的領(lǐng)域，比如圖像識(shí)別[4]分析，機(jī)器人，電子皮膚[5]，目標(biāo)識(shí)別，自動(dòng)汽車，自動(dòng)泊車等多個(gè)領(lǐng)域，顯示出了DRL的適應(yīng)性和未來的潛在發(fā)展能力。所以，深入研究探索DRL算法無論對(duì)于人工智能領(lǐng)域還是未來人類智能家居方面都有著不可替代的意義。

1 預(yù)備理論

1.1 深度學(xué)習(xí)

1956年，能模擬人類感知能力的機(jī)器被一位心理學(xué)家Frank Rosenblatt首次提出，并為之進(jìn)行過無數(shù)次試驗(yàn)后，為之命名為感知機(jī)（Perceptron），而單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]的出現(xiàn)就給DL的出現(xiàn)奠定了重要的基礎(chǔ)。直到2006年，Geoffrey Hinton提出了一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的話，是有更強(qiáng)的總結(jié)能力和學(xué)習(xí)能力的，對(duì)所學(xué)習(xí)的東西那些最根本的數(shù)據(jù)都有著最貼切地表達(dá)，這實(shí)現(xiàn)了低級(jí)特征到高級(jí)特征的過度。

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展階段：起源階段：BP模型，海布規(guī)則，感知機(jī)。（1940s-1980s）發(fā)展階段：Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP算法，梯度消失[7]等問題。（1980s-2000s）.

1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一個(gè)從屬于機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中非常重要的學(xué)習(xí)工具，他的其他名字還有增強(qiáng)學(xué)習(xí)[8]等，是大類機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中最重要的的方法論之一，智能體在和環(huán)境交互時(shí)，所在的環(huán)境會(huì)給予對(duì)應(yīng)的反饋，通過這個(gè)反饋智能體[9]會(huì)自行決定應(yīng)該采取什么動(dòng)作來適應(yīng)這個(gè)變化，馬爾可夫決策（Markov Decision Process， MDP）過程就是最常見的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，如圖1所示。在另一方面，該決策過程會(huì)影響智能體的變化，直到智能體進(jìn)入一個(gè)新的穩(wěn)定的狀態(tài)，此時(shí)一次完整的迭代才算結(jié)束，智能體會(huì)將該過程中所有的變化全部記錄下來直到形成一個(gè)新的智能體。

2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)主流算法

2.1 Q-LEARNING

1989年Q-LEARNING[10]的方法由Watkins提出。1992年，他和Dayan證明了其收斂性，對(duì)于智能體的某一個(gè)狀態(tài)，以及智能體執(zhí)行的每一個(gè)動(dòng)作，有很多動(dòng)作是不是及時(shí)的，比如有些情況，買面包能買到好的和壞的，這并不是我們能決定的，而且也不是及時(shí)反饋的，所以最好的情況是智能體可以對(duì)未來的情況進(jìn)行有效的期望總結(jié)，那么Q-LEARNING就都具備這些我們希望得到的結(jié)果。

有的時(shí)候我們還會(huì)引入一個(gè)概念折扣因子[-γ]，如果在某一個(gè)時(shí)刻智能體獲得了一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)[X]，那么對(duì)于U時(shí)間前的動(dòng)作的期望和獎(jiǎng)勵(lì)獻(xiàn)是X*[γ^u]，在經(jīng)濟(jì)學(xué)當(dāng)中這個(gè)公式也得到了廣泛的應(yīng)用。這就叫Q函數(shù)，也就是現(xiàn)在我們經(jīng)常說的Q-LEARNING，他能夠計(jì)算期望獎(jiǎng)勵(lì)。如果智能體的空間狀態(tài)是有限的，轉(zhuǎn)移概率就是可估計(jì)的，我們就可以用期望動(dòng)態(tài)規(guī)劃來解出來Q函數(shù)，一般情況下我們需要進(jìn)行無數(shù)次的迭代探索來選擇Q學(xué)習(xí)的動(dòng)作，這叫作Q-LEARNING。

2.2 DEEP Q-LEARNING

2013年，谷歌旗下的DEEPMIND位于英國倫敦，是一個(gè)致力于發(fā)展前沿人工智能的企業(yè)，首次將神經(jīng)系統(tǒng)[11]的知識(shí)和人工智能領(lǐng)域結(jié)合在一起的企業(yè)，在NIPS WORKSHOP上提出了DEEP Q-LEARNING，主要的任務(wù)是讓AI智能體系統(tǒng)在像素中學(xué)會(huì)進(jìn)行ATARI游戲，在之后2015年還登上了NATURE的封面，如果智能體的空間是連續(xù)的，那么規(guī)劃的狀態(tài)數(shù)就是無限的，我們用深度[Q]網(wǎng)絡(luò)來模擬這個(gè)[Q]函數(shù)，這個(gè)就是DQN，他會(huì)把智能體所有的信息（狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)、期望等等）存儲(chǔ)到內(nèi)存中，這些東西在訓(xùn)練的時(shí)候就可以多次使用，稱之為Memory Replay，我們注意到當(dāng)前的每個(gè)動(dòng)作的擬合的獎(jiǎng)勵(lì)，還要擬合我們未來可能要引入的噪聲，來形成一個(gè)延遲更新的Q函數(shù)，來形成一個(gè)新的[Q]值，我們通常稱之為Target Network。

2.3 DQN改進(jìn)算法

2015年，DQN有三個(gè)主要的改進(jìn)，分別是Double DQN，Dueling Network和Prioritized Replay，我們來分別說一下每個(gè)算法的具體改進(jìn)步驟，Double DQN是改進(jìn)了Q值運(yùn)算的計(jì)算方法，這個(gè)動(dòng)作考慮到Q值以及他的狀態(tài)動(dòng)作都相關(guān)。但是具體到現(xiàn)實(shí)情況以后，我們實(shí)際上更加注重動(dòng)作所帶來的獎(jiǎng)勵(lì)，Dueling Network則是對(duì)DEEP Q-LEARNING的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，Prioritized Replay是在探討replay memory的采樣優(yōu)先級(jí)的問題，這其中Double DQN，Dueling Network這兩種算法不困難只需要改幾行代碼就可以實(shí)現(xiàn)該功能，但是Prioritized Replay這個(gè)算法卻需要很多的工作，還有額外的維護(hù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等工作，會(huì)消耗很大量的時(shí)間和工作。

2.4 Policy Gradient

Richard S.Sutton在2000年在NIPS上提出了policy gradient的方法，policy gradient是一種用狀態(tài)來進(jìn)行直接的輸入輸出的方法，他是更為直接的，輸入一個(gè)動(dòng)作輸出一個(gè)動(dòng)作，進(jìn)而獲得獎(jiǎng)勵(lì)來更新出智能提示如何決斷下一個(gè)動(dòng)作出現(xiàn)的概率，但是這種方法并不是最優(yōu)策略。

2.5 Deep Deterministic Policy Gradient

Deep Deterministic Policy Gradient的決定行為策略是由David Silver在前些年提出的，大致的算法是，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概率方差無限趨近于零的時(shí)候，就達(dá)成了我們需要的東西，運(yùn)用了actor-critic算法框架，把DEEP Q-LEARNING和Policy Gradient混合了起來，在提高樣本利用率方面取得了長足的進(jìn)步。

3? 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)踐

3.1 計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域

多年來，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)踐領(lǐng)域中最飽滿的研究方向之一就是計(jì)算機(jī)視覺[12]領(lǐng)域，該領(lǐng)域包含多種多樣的技術(shù)方面，從模仿人眼視覺觀看世界到拓展新的視覺領(lǐng)域方面都取得了新的突破（比如人臉識(shí)別領(lǐng)域），而我們所說的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域又包含以下幾個(gè)方面的五種應(yīng)用技術(shù)：

一是目標(biāo)跟蹤技術(shù)，目標(biāo)跟蹤是指追蹤某一個(gè)或者多個(gè)目標(biāo)的一種在特定場(chǎng)合才能用到的技術(shù)，這種技術(shù)的老牌應(yīng)用是在視頻和真實(shí)世界的交互上的作用，在檢測(cè)到真實(shí)世界出現(xiàn)了視頻中存在的特定對(duì)象以后進(jìn)行采集和捕捉跟蹤進(jìn)而進(jìn)行觀察。

二是圖像分類技術(shù)，具體例子就是選取幾個(gè)類別的數(shù)字圖片，集成圖像識(shí)別分類算法進(jìn)行訓(xùn)練以后，再取得不同的數(shù)字圖片集合，來進(jìn)行驗(yàn)證識(shí)別分類操作，最后得出分類成果和準(zhǔn)確率。

三是對(duì)象檢測(cè)技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)通常會(huì)牽扯到一些對(duì)象的邊界化和標(biāo)簽化問題，需要針對(duì)圖像上的各個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行分類和定義，這是一項(xiàng)很大的工程，需要在很多地方大量的使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]來進(jìn)行圖片的分類和標(biāo)簽化識(shí)別，這通常會(huì)消耗大量的訓(xùn)練時(shí)間，也很一項(xiàng)很重要的成本。

四是實(shí)例分割技術(shù)，該技術(shù)就是將一副復(fù)雜重疊圖象的各個(gè)要素進(jìn)行識(shí)別和分割，并且用不同的顏色代表他們，后期對(duì)不同的物體進(jìn)行不同的操作，并且確定內(nèi)容和邊界以及彼此的差異關(guān)系。

五是語義分割技術(shù)，將一幅圖片分解成一個(gè)個(gè)的像素組，并且對(duì)他們進(jìn)行分類和標(biāo)簽化[14]，比如在一個(gè)房間里面，除了識(shí)別桌子、椅子、杯子、臺(tái)燈、冰箱、電視以外，我們還必須要知道每個(gè)物體的邊界，用我們自己訓(xùn)練好的算法模型來預(yù)測(cè)結(jié)果。

3.2 語音識(shí)別領(lǐng)域

近年來，將語音翻譯為文字等功能如雨后春筍般涌現(xiàn)出來，那么語音識(shí)別的任務(wù)主要就是將一段由自然語言發(fā)音的一段語音，每一個(gè)頻率聲段對(duì)應(yīng)上人類的每一個(gè)語音序列片段即可。而這一任務(wù)又會(huì)由很多不同的技術(shù)方向串聯(lián)而成，其中包括語音識(shí)別聲段及其頻率的選取，語音識(shí)別[15]聲段的特征提取，對(duì)應(yīng)語音識(shí)別聲段和頻率的模式配對(duì)準(zhǔn)則，以及對(duì)應(yīng)語音聲段和漢字翻譯之間的訓(xùn)練技術(shù)等。

一是語音識(shí)別聲段及其頻率的選取，由單詞識(shí)別，音節(jié)識(shí)別，音素識(shí)別等選取方法，具體使用哪種選取方法根據(jù)特定的情況來看，具體問題具體分析，其中單詞識(shí)別使用最廣泛也最實(shí)用，音節(jié)識(shí)別多用在像漢語這種音節(jié)較多且能大部分覆蓋所有漢字的情況下。

二是語音識(shí)別聲段的特征提取，意為對(duì)語音信號(hào)的各種信息進(jìn)行處理，去除掉對(duì)分析頻率頻段沒用的信息，篩選出對(duì)我們有用的頻段，簡(jiǎn)而言之就是對(duì)語音信息的一個(gè)壓縮再處理的過程。

最后就是語音識(shí)別聲段和頻率的模式配對(duì)還有訓(xùn)練技術(shù)，該技術(shù)意為將不同頻率的頻段信號(hào)和我們所熟悉的文字一一搭配起來，工作量很大，但是由于漢字很多，所呈現(xiàn)出來的結(jié)果并不理想，所以正在逐步被人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代。

3.3 游戲領(lǐng)域

在近幾年來深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，甚至在某些領(lǐng)域超過了人類操作的極限，會(huì)更加精準(zhǔn)，取得了長足的進(jìn)步，比如現(xiàn)在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用到了棋類游戲，策略[16]游戲等，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，我們能在每一步選擇的時(shí)候都做出最正確的抉擇，來適應(yīng)未來游戲的發(fā)展走向，或者說棋類游戲預(yù)知對(duì)手所有可能的行動(dòng)方式，讓我們勝利的概率大大增加。也正是因?yàn)樯疃葟?qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲領(lǐng)域如此的如魚得水，很多游戲或者軟件開發(fā)商甚至開放了關(guān)于自家游戲的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的測(cè)試平臺(tái)來更好地對(duì)游戲性能進(jìn)行更加精準(zhǔn)的測(cè)試和分析，效率大大提升。

3.4 汽車智能駕駛領(lǐng)域

自動(dòng)泊車，高速公路的定速巡航，以及發(fā)生事故前的自動(dòng)避障[17]功能近些年來被越來越多的應(yīng)用到最新的汽車上面，這些最先進(jìn)的功能都是得益于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和汽車領(lǐng)域的傳感器[18]等器件的高度結(jié)合，傳統(tǒng)的自動(dòng)泊車都是基于昂貴的激光距離傳感器還有人工算法相結(jié)合出來的產(chǎn)物，但是人們自己設(shè)計(jì)出來的算法總會(huì)出錯(cuò)出現(xiàn)誤差，那么在泊車時(shí)候的磕碰，在定速巡航[19]時(shí)的事故也是可能發(fā)生的，而且后果不堪設(shè)想，在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)取得長遠(yuǎn)進(jìn)步的今天，將該技術(shù)與汽車領(lǐng)域結(jié)合后，就具備了很強(qiáng)的自適應(yīng)能力，能很好的判斷絕大多數(shù)可能出現(xiàn)的場(chǎng)景，擺脫了人工設(shè)計(jì)算法的最大弊端，所有的算法都是由數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，給智能駕駛領(lǐng)域帶來了一個(gè)全新的未來。

4 結(jié)語

本文主要介紹了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的歷史發(fā)展進(jìn)程，當(dāng)代的主流算法以及如何實(shí)現(xiàn)的過程，以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在我們的日常生活中各式各樣的應(yīng)用。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在目前AI領(lǐng)域也是一個(gè)極其熱門的研究方向，隨著社會(huì)的進(jìn)步和發(fā)展，智能系統(tǒng)越來越多地應(yīng)用在了人們的日常生活中，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在這場(chǎng)人與數(shù)據(jù)的演變中發(fā)揮著不可替代的作用，可以預(yù)見到的是，在未來，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)扮演的角色將會(huì)越來越重要。

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【通聯(lián)編輯：朱寶貴】