莫斯科大学深度强化学习算法综述：DQN、A2C与分布估计算法详解

本资源名为《ReinforcementLearningMoscow.pdf》，由莫斯科罗蒙诺索夫国立大学的Sergey Ivanov撰写，专注于现代深度强化学习算法的介绍。作者在文章中探讨了强化学习的基本概念和核心算法，包括价值函数、不同类型的算法（如基于值的方法如DQN、Double DQN、Dueling DQN、Noisy DQN、Prioritized Experience Replay和Multi-step DQN，以及分布式价值方法，如Categorical DQN、Quantile Regression DQN (QR-DQN) 和 Rainbow DQN）。 在强化学习问题的设置部分，作者强调了该领域的基本假设，例如智能体与环境的交互模型，以及目标设定，即通过最优策略最大化长期奖励。价值函数在此起着关键作用，它们用来衡量不同状态或动作的价值，帮助决策制定。 价值基方法章节深入解析了Temporal Difference (TD) 学习，这是一种用于估计状态值或动作值的方法。其中，Deep Q-learning (DQN) 是重点，介绍了其深层神经网络结构以及如何解决传统Q-learning中的过拟合问题。双DQN（Double DQN）通过分离选择和评估网络来改进学习稳定性，而Dueling DQN则通过分离价值和优势估计，提高决策效率。 Noisy DQN引入噪声到网络参数，以探索未知环境，Prioritized Experience Replay 则通过优先处理具有高重要性的经验样本，提高学习效率。Multi-step DQN则考虑多个时间步的预测，以更好地估计长期收益。 接下来，文章转向分布式方法，如Categorical DQN，它将状态值函数分解为离散的概率分布，提供更精确的估计算法。Quantile Regression DQN (QR-DQN) 通过估计多个可能的回报分布，增加了鲁棒性。最后，Rainbow DQN综合了上述多种改进，展示了强化学习算法的前沿进展。 政策梯度算法部分阐述了 Policy Gradient Theorem，它是指导如何直接优化策略的基础。REINFORCE算法是基本的无模型策略梯度方法，而Advantage Actor-Critic (A2C) 则结合了价值函数和策略更新，两者协同工作，以实现更高效的策略学习。 这份文档为读者提供了对强化学习理论和实践的深入理解，涵盖了从基础概念到当前最先进的算法，对于研究者和实践者来说是一份宝贵的学习资源。