近年来,随着深度学习技术的发展,强化学习(Reinforcement Learning, RL)在多个领域取得了显著进展,如机器人控制、自动驾驶车辆、复杂游戏等。本文将探讨强化学习的定义、不同交互类型的强化学习技术以及它们在实际应用中的挑战和优势。
强化学习是一种自适应控制的通用框架,它允许代理(agent)通过试错、利用其行为和经验的反馈来发现最大化给定奖励信号的最佳方式。简而言之,代理在每个时间步骤中观察其状态,采取行动,接收奖励,然后转移到新的状态。代理通过试错学习一个好策略,基于观察和对之前执行行动的数值奖励反馈,目标是通过最小化惩罚来最大化奖励总和,从而成功完成任务。
本文将重点介绍以下基于交互类型的强化学习技术:
在线强化学习过程中,代理通过与环境的交互收集经验,通常使用最新学习的策略,然后利用这些经验来改进策略。在在线RL中,代理可以自由地与环境交互,并必须在更新之前用最新策略收集新的经验。
在离策略RL中,代理仍然可以自由地与环境交互。然而,它可以通过利用从任何先前策略中收集的经验来更新其当前策略。因此,训练的样本效率提高了,因为代理不必丢弃所有先前的交互,而是可以维护一个缓冲区,其中旧的交互可以多次采样。
在离线RL中,使用行为策略来收集经验,这些经验被存储在静态数据集中。然后,在不再与环境进一步交互的情况下学习新策略。学习离线策略后,可以选择通过在线或离策略RL方法来微调策略,其额外好处是初始策略可能比初始随机策略更安全、更经济地与环境交互。
离线RL范式在在线交互不切实际的环境中非常有用,无论是由于数据收集成本高昂(例如在医疗保健、教育代理或机器人技术中)还是危险(例如在自动驾驶中)。此外,即使在在线交互可行的领域,人们可能仍然更愿意使用先前收集的数据来改善复杂领域的泛化。