（文章來源：人工智能網）

深度學習DL是機器學習中一種基于對數據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，都已經得到廣泛的研究和應用。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。

深度強化學習DRL自提出以來， 已在理論和應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的決策能力相結合， 可以直接根據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。在與世界的正常互動過程中，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合。這兩種學習方式在很大程度上是正交問題，二者結合得很好。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合在一起，尋求一個能夠解決任何人類級別任務的代理，得到了能夠解決很多復雜問題的一種能力——通用智能。深度強化學習DRL將有助于革新AI領域，它是朝向構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DRL的Autonomous Agent使用強化學習的試錯算法和累計獎勵函數來加速神經網絡設計。這些設計為很多依靠監(jiān)督／無監(jiān)督學習的人工智能應用提供支持。它涉及對強化學習驅動Autonomous Agent的使用，以快速探索與無數體系結構、節(jié)點類型、連接、超參數設置相關的性能權衡，以及對深度學習、機器學習和其他人工智能模型設計人員可用的其它選擇。

深度Q網絡通過使用深度學習DL和強化學習RL兩種技術，來解決在強化學習RL中使用函數逼近的基本不穩(wěn)定性問題：經驗重放和目標網絡。經驗重放使得強化學習RL智能體能夠從先前觀察到的數據離線進行抽樣和訓練。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算法產生不利影響的時間相關性被打破了。最后，從實際的角度看，可以通過現代硬件并行地高效地處理批量的數據，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。Q值更新：1）使用當前的狀態(tài)s通過神經網絡計算出所有動作的Q值；2）使用下一個狀態(tài)s’通過神經網絡計算出 Q（s’， a’），并獲取最大值max a’ Q（s’， a’）；3）將該動作a的目標Q值設為 r ＋ γmax a’ Q（s’， a’），對于其他動作，把目標Q值設為第1步返回的Q值，使誤差為0；4）使用反向傳播來更新Q網絡權重。

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。因此，對于具有許多參數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空間中進行更多的探索。結合神經網絡權重的壓縮表示，遺傳算法甚至可以用于訓練大型網絡；這種技術也帶來了第一個直接從高維視覺輸入學習RL任務的深度神經網絡。

Actor－Critic算法將策略搜索方法的優(yōu)點與學習到的價值函數結合起來，從而能夠從TD錯誤中學習，近來很受歡迎。深度強化學習挑戰(zhàn)：目前深度強化學習研究領域仍然存在著挑戰(zhàn)。1）提高數據有效性方面；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DRL應用范圍較廣，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)控制等領域得到越來越廣泛的應用。深度強化學習DRL算法已被應用于各種各樣的問題，例如機器人技術，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雜視覺環(huán)境。

強化學習和深度學習是兩種技術，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領域，它是朝向構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中深度強化學習領頭人David Silver曾經說過，深度學習＋ 強化學習＝深度強化學習DRL＝人工智能。深度強化學習應用范圍較廣，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)控制等領域得到越來越廣泛的應用。
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