强化学习论文综述:从经典方法到前沿研究

Ray

Reinforcement-Learning-Papers

强化学习作为人工智能的重要分支,近年来取得了长足的进步。本文将对强化学习领域的经典和前沿论文进行全面梳理,涵盖模型无关方法、表征学习、探索策略等多个研究方向,为读者提供该领域的整体认知。

模型无关强化学习不依赖环境模型,直接通过与环境交互来学习策略。其中具有代表性的算法包括:

DQN (Deep Q-Network): 将深度神经网络与Q学习相结合,在Atari游戏上达到了人类水平。其主要创新点是引入了经验回放和目标网络解耦。
DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient): 将Actor-Critic框架与确定性策略梯度相结合,适用于连续动作空间。
PPO (Proximal Policy Optimization): 通过引入信任域约束来实现单调策略改进,是目前最流行的on-policy算法之一。
SAC (Soft Actor-Critic): 基于最大熵强化学习框架,在探索-利用平衡方面表现出色。

这些算法奠定了深度强化学习的基础,为后续研究提供了重要参考。

良好的状态表征对强化学习的性能至关重要。近年来涌现了多种表征学习方法:

CURL (Contrastive Unsupervised Representations for Reinforcement Learning): 利用对比学习从原始像素中提取高级特征。
Proto-RL (Reinforcement Learning with Prototypical Representations): 预训练与任务无关的表征和原型,提高了泛化能力。
VIP (Towards Universal Visual Reward and Representation via Value-Implicit Pre-Training): 将表征学习建模为离线目标条件强化学习问题。

这些方法显著提高了样本效率和泛化能力,是当前研究的热点方向之一。

有效的探索对于解决稀疏奖励问题至关重要。一些代表性工作包括:

ICM (Intrinsic Curiosity Module): 利用预测误差作为内在奖励,激励智能体探索未知状态。
DIAYN (Diversity is All You Need): 最大化互信息来学习多样化的技能,无需外部奖励。
APT (Behavior From the Void: Unsupervised Active Pre-Training): 提出一种非参数熵计算方法,用于无监督预训练。

这些方法从不同角度解决了探索问题,为强化学习在复杂环境中的应用提供了可能。