深度强化学习导引

深度强化学习本身由于其通用性备受各个应用领域推崇，从端对端游戏控制、机器人手臂控制、推荐系统，甚至也来到了自然语言对话系统。本文将讨论深度强化学习的基本概念和近期进展。...

深度学习大讲堂致力于推送人工智能，深度学习方面的最新技术，产品以及活动。深度强化学习可以说是人工智能领域现在最热门的方向，吸引了众多该领域优秀的科学家去发掘其能力极限。而深度强化学习本身也由于其通用性备受各个应用领域推崇，从端对端游戏控制、机器人手臂控制、推荐系统，甚至也来到了自然语言对话系统。然而如何在日新月异，几乎每日都在更新迭代的深度强化学习的进展中保持好节奏，那是这篇文章带给大家的建议和思考。

我们首先简要介绍一下深度学习和强化学习技术，以及在两者融合两者过程可能会出现的问题，接着探讨了深度强化学习的几种范式，然后介绍近期有意思的一些工作和应用，最后给出总结和展望。

深度学习是人工神经网络 2006 年后重获新生的名称，伴随着其实际应用中的超越式效果而风靡全球。使之成为可行的方法的计算设备 GPU 也因此大卖特卖，成为深度学习研究必备利器。

人工神经网络已经可以实现任意复杂度连续函数的逼近，这个可以在 Michael Nielsen 的《神经网络和深度学习》书中看到神经网络可以计算任何函数的具体化的证明。而深度学习则可以利用超多的隐藏层来提升表示的能力（浅层网络需要指数级的隐藏元个数才能达到相当的深层网络的表达能力）。深度学习的表示其实是大量函数的复合，并可以通过反向传播进行训练，参见下图。现在深度学习已经席卷了语音识别、图像识别、计算机视觉、自然语言处理乃至视频预测等领域，主要的两种网络 CNN 和 RNN 完成了空间和时间的完备。但由于对于深度学习本身仍旧有太多的认知空白，一部分人仍然对其无法完全接受。尽管这样，我还是想建议大家去了解它，你可以从书本开始，比如说前面提到的 《神经网络和深度学习》 还有来自 Montreal University 的 《深度学习》，来走进这个领域。这本书包含了深度学习学习、研究及应用所有需要的概念和直觉（并不含强化学习）。强化学习，现在常常将其看作机器学习领域的一个分支，但如果细细去看，你会发现，强化学习本身也有完整的一条发展的脉络。从动物行为研究和优化控制两个领域独立发展最终经 Bellman 之手汇集抽象为 MDP 问题而完成形式化。之后经很多的科学家的不断扩大，形成了相对完备的体系——常被称为近似动态规划，参看 MIT 教授 Dimitri P. Bertsekas 的 动态规划系列，Dynamic Programming and Optimal Control, Vol. II, 4th Edition: Approximate Dynamic Programming。

强化学习是非常严谨的领域，适合各类人享受/被折磨（数学重起来可以直接 KO 一般的非数学系本科生）。但往往应用起来却非常困难，首先维度灾难的存在使得我们很难高效地求解最优的策略或者计算最优行动值。另外深度学习其中包含的思想——贪婪、动态规划、近似等等都是算法中最为关键的部分，也是这些方法使用得比较极致的地方。因此，才有不少人持续在其上很多年不断地推进研究的深入和一般性。（这里，其实要说一句，国内的强化学习研究并不是特别领先，也要引发我们的思考。另一个有趣的现象是，作为强化学习研究的重镇 Alberta 大学，也就是 Richard Sutton 等计算机科学家领衔的强化学习中心，同样是在加拿大。这种感觉让人想到了 Geoffrey Hinton 在 Toronto 领导的深度学习复兴。个人感觉，国内强化学习研究不能够兴起的原因是研究者本身相对狭窄的视角，与不同学科和思想的连接甚弱，乃至于不敢想象——一句话概括的话，我觉得是勇气和想象力的缺失吧！在现在的研究中看到得更多是很多想法的全方位连接，交叉科学的研究是切切实实地交叉。）

在 Warren B. Powell 的一篇短文中说道，很多来自不同领域的人，都在忙着自己的一亩三分地上耕耘，自得其乐；实际上，大多人做出来同样的工作，因此他提出了 10 条意见。简言之：建议大家从一个全貌看待问题和学科，找到相通联的点，以此出发，找到潜在的连线，最终形成整体的面的认知。

这里结合 David Silver 的强化学习课程给出一个强化学习的概貌：

深度学习模型的简单（实际上带来了更多的不可控制的难度）刚刚好是降低了一些使用的难度，短短数十行代码，便能够解决之前需要花费大量精力才可以设计出来的系统。所以，各个应用领域（语音、图像、视觉、自然语言理解等）现在都把资源往深度学习上倾斜，在这里我们不去评判这会造成的未发生的不良后果，从乐观的角度来看，深度学习确实让人工智能领域重新焕发活力。当然如何去疏导人们的激情是相当重要的事情，我相信过上一段时间后，大家都会找到合适的路径发展下去的。

一蹴而就的成功在科学领域往往是非常难以实现的。存在的若干重要的数论、图论问题，也都是经过一代代科学家继往开来、在前人工作上不断推进的。说完了历史，现在来看看最为激动人心的进展。我们介绍深度强化学习的范式和相关算法。看看究竟什么才是最为关键的因素。 实际上关键在于我们如何去应用这些技术解决问题——适合的问题建模，解决手段的提升。

强化学习之前并不能实用的原因在于面对过大的状态或者行动空间，很难有效地处理这些情形，往往看到的例子都是相对简化的场景。深度学习的出现让人们能够去处理真正的问题，比如说视觉识别准确率的大幅提高至 ImageNet 数据急的 top-5 错误率下降到了 4% 以内，现在语音识别已经真正变得比较成熟，并且被广泛商用，且目前所有的商用语音识别算法没有一个不是基于深度学习的。这些都是说明深度学习能成为一些实际应用的基础。而现在深度强化学习的研究和应用也基本上针对上面的问题展开。

根据 Berkeley 的深度强化学习课程我们可以其分成近似动态规划方法（Approximate Dynamic Programming Methods）策略梯度方法（Policy Gradient Methods）和 搜索+监督学习（Search + Supervised Learning）三类。我们这里挑几个代表性的方法简要介绍一下，如 Deep Q- Network、Double Q-Network 和 DDPG 等方法及现在的一些应用，如机器人手臂控制、对话生成和游戏控制等等。这些研究也不是突然一下子就出现的，他们的产生可以说伴随着强化学习的发展而恰好到深度学习的出现又产生了巨大的能量。先看看近似动态规划方法，Deep Q-Network。DQN 实际上在 2013 年就已经发表，后经 DeepMind 众人改进成发表在 Nature 上的经典文章，由于现在已经有大量的文章介绍过，我们这里略过。DQN 是一种基于 Q-学习的神经网络版本。通过神经网络来近似 Q 函数，但是并不是简单地替换，否则在 2006 年应该就能够产生一定的影响了。DQN 解决了三个困难，DQN 为深度基于值的强化学习问题提供了一种稳定解决方案：

1. 使用经验回放将数据之间的关联打破，重回独立同分布的设定下，从过去的策略中学习，使用 免策略 Q-学习

2.目标 Q-网络避免振荡，将 Q-网络和目标网络之间的关联打破

3.截断奖励或者正规化网络，适应到合适的范围内可以得到健壮的梯度【大规模图像检索的利器】Deep哈希算法介绍
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