强化学习研究与应用
背景
- 工业界进展：华为诺亚方舟实验室在强化学习领域进行了广泛研究和应用。
- 学术界进展：ICLR 2021上展示了多个强化学习项目，如Covariant利用视觉输入的强化学习实现机械臂控制，应用于制造、物流仓储和零售等领域。
强化学习基本概念
- 关键要素：智能体通过与环境交互，基于环境反馈信号学习最优策略。
- 关键概念：
- 状态（s）：可以是离散或连续状态，低维或高维。
- 动作（a）：可以是离散或连续动作。
- 奖赏信号（r）：表示智能体采取动作后的奖励。
- 状态转移模型（P(s' | s, a)）：表示从状态s采取动作a转移到状态s'的概率。
- 观测（o）：智能体观察到的真实世界情况。
强化学习优化目标
- 值函数：包括状态值函数（V函数）和动作值函数（Q函数），用于优化控制策略，最大化期望累积奖赏。
强化学习的挑战
- 数据效率低：难以在现实世界中高效学习。
- 样本生成：需要大量样本进行训练。
- 收敛慢：学习过程较慢。
如何提升数据利用率
- 状态表征学习：使用RAD、CURL等方法。
- 策略/动作表征学习：使用PeVFA。
- 任务空间表征学习：使用CCM。
- 奖赏/Goal表征学习：使用UPN和RIG。
- 时序对比表征学习：使用TCN和mfTCN。
- MDP过程一致性表征学习：使用Deep MDP。
具体算法应用
- 数据高效的强化学习：通过前向预测和逆向推演提高数据利用效率。
- 多模态与交互行为模仿学习：应用于多模态/多智能体交互。
- 多智能体信用分配学习：如TripleGAIL/CoDAIL。
- 多样性策略生成：基于强化学习的调度优化。
- 自动驾驶：应用于自动驾驶领域。
- 华为音乐、短视频推荐策略迁移：优化推荐策略。
- 元强化学习：如Q-value Decomposition。
- 认知一致性：如ARN/Multi-action。
- PBT分层强化学习：应用于芯片优化。
通过上述研究和应用，华为诺亚方舟实验室在强化学习领域取得了显著成果，推动了技术在实际场景中的广泛应用。
