前言：人工智能機器學習有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機器學習主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點探討一下深度強化學習。

之前介紹過深度學習DL和強化學習RL，那么人們不禁會問會不會有深度強化學習DRL呢？  答案是Exactly！

我們先回顧一下深度學習DL和強化學習RL。

深度學習DL是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。深度學習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。

強化學習RL是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學習得到一個最優(yōu)策略。強化學習是機器學習中一種快速、高效且不可替代的學習算法。

然后今天我們重點跟跟大家一起探討一下深度強化學習DRL。

深度強化學習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習DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強化學習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，深度強化學習DRL非常值得研究。

深度強化學習概念：

深度強化學習DRL將深度學習DL的感知能力和強化學習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�；�動過程中，強化學習會通過試錯法利用獎勵來學習。它跟自然學習過程非常相似，而與深度學習不同。在強化學習中，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。

深度強化學習DRL是深度學習和強化學習的結(jié)合。這兩種學習方式在很大程度上是正交問題，二者結(jié)合得很好。強化學習定義了優(yōu)化的目標，深度學習給出了運行機制——表征問題的方式以及解決問題的方式。將強化學習和深度學習結(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。深度強化學習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，深度強化學習DRL是人工智能的未來。

深度強化學習本質(zhì)：

深度強化學習DRL的Autonomous Agent使用強化學習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)督學習的人工智能應(yīng)用提供支持。它涉及對強化學習驅(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，以及對深度學習、機器學習和其他人工智能模型設(shè)計人員可用的其它選擇。

深度強化學習原理：

深度Q網(wǎng)絡(luò)通過使用深度學習DL和強化學習RL兩種技術(shù)，來解決在強化學習RL中使用函數(shù)逼近的基本不穩(wěn)定性問題：經(jīng)驗重放和目標網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)驗重放使得強化學習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，減少學習更新的差異。此外，通過從大存儲器均勻采樣，可能對強化學習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學習的核心思想就是通過Bellman方程來迭代求解Q函數(shù)。

損失函數(shù)：

Q值更新：

1）使用當前的狀態(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Q值設(shè)為 r ＋ γmax a’ Q（s’， a’），對于其他動作，把目標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。

帶有經(jīng)驗回放的深度Q學習算法如下：

注：

1）經(jīng)驗回放會使訓(xùn)練任務(wù)更近似于通常的監(jiān)督式學習，從而簡化了算法的調(diào)式和測試。

2）深度Q網(wǎng)絡(luò)之后，有好多關(guān)于 DQN 的改進。比如雙深度 Q 網(wǎng)絡(luò)（DoubleDQN），確定優(yōu)先級的經(jīng)歷回放和決斗網(wǎng)絡(luò)（Dueling Network）等。

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習RL任務(wù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

深度策略網(wǎng)絡(luò)

策略梯度

Actor－Critic算法將策略搜索方法的優(yōu)點與學習到的價值函數(shù)結(jié)合起來，從而能夠從TD錯誤中學習，近來很受歡迎。

異步優(yōu)勢Actor Critic 算法（A3C）結(jié)合 Policy 和 Value Function 的產(chǎn)物。

確定策略梯度（Deterministic Policy Gradient）算法

虛擬自我對抗 （FSP）

深度強化學習挑戰(zhàn)：

目前深度強化學習研究領(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）處理層次化強化學習方面；

4）利用其它系統(tǒng)控制器的學習軌跡來引導(dǎo)學習過程；

5）評估深度強化學習效果；

6）多主體強化學習；

7）遷移學習；

8）深度強化學習基準測試。

。。。。。。

深度強化學習應(yīng)用：

深度強化學習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。

深度強化學習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)建能夠進行元學習（“學會學習”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。

結(jié)語：

強化學習和深度學習是兩種技術(shù)，但是深度學習可以用到強化學習上，叫做深度強化學習DRL。深度學習不僅能夠為強化學習帶來端到端優(yōu)化的便利，而且使得強化學習不再受限于低維的空間中，極大地拓展了強化學習的使用范圍。深度強化學習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習DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強化學習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，深度強化學習DRL很值得大家研究。深度強化學習將有助于革新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中深度強化學習領(lǐng)頭人David Silver曾經(jīng)說過，深度學習（DL） ＋ 強化學習（RL） ＝ 深度強化學習DRL＝人工智能（AI）。深度強化學習應(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。