Efficient exploration for largescale reinforcement lear

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

一、背景介绍

随着近几年的人工智能领域的蓬勃发展，很多研究人员也在尝试设计更好的机器学习方法。其中，强化学习（Reinforcement Learning）又是一个热门的研究方向，其模型能够模拟一个系统在执行各种动作时的反馈，并基于这个反馈进行策略调整。而传统的蒙特卡洛树搜索算法（Monte Carlo Tree Search, MCTS）由于运行效率低下，难以适应现代强化学习任务中的复杂场景，需要寻找其他的高效探索策略。因此，作者从探索的角度出发，提出了一种新颖的高效探索方法——分布随机性网络（Random Network Distillation, RND）。RND可以将神经网络的结构、参数、激活函数等信息迁移到另一个完全不同的神经网络中，并用其输出作为代理动作的评估值。通过这种方式，RND可以快速生成适用于复杂环境的代理行为，并有效地提升探索效率。

然而，当前的方法仍存在一些局限性。首先，只能处理已知的状态空间，对于无法预测的状态或者状态转移概率未知的复杂问题，该方法就不太适用了。第二，RND仅生成用于代理动作评估的神经网络，但实际上还需要学习如何选择合适的动作以最大化奖励。第三，为了达到好的探索效果，通常采用采样加探索（sample-and-explore）的方式，但这样的方式会导致收敛速度慢、收敛效果差。

为了解决这些问题，作者提出了一种新的分布随机性策略梯度（Distribution Randomization Gradient, DRAG），即利用噪声对生成代理行为的神经网络进行扰动，以增强探索能力。DRAG不

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