資料介紹
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DRL)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分攴,在 Alphago擊敗人類后受到了廣泛關(guān)注。DRL以種試錯(cuò)機(jī)制與環(huán)境進(jìn)行交互,并通過(guò)最大化累積獎(jiǎng)賞最終得到最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可分為無(wú)模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模型化強(qiáng)化學(xué)習(xí)。無(wú)模型強(qiáng)仳?qū)W習(xí)方法的訓(xùn)練過(guò)程需要大量樣本,當(dāng)采樣預(yù)算不足,無(wú)法收集大量樣本時(shí),很難達(dá)到預(yù)期效果。然而,模型化強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以充分利用環(huán)境模型,降低真實(shí)樣本需求量,在一定程度上提高樣本效率。將以模型化強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心,介紹該領(lǐng)域的硏究現(xiàn)狀,分析其經(jīng)典算法,并探討未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)和應(yīng)用前景。
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