强化学习高级主题 🤖
强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的核心分支之一，其高级研究方向涵盖复杂场景下的智能决策优化。以下是几个关键领域：
1. 多智能体强化学习 (MARL) 🤝
- 协同决策：多个智能体通过合作完成任务
- 竞争与博弈：如AlphaStar在《星际争霸》中的对抗策略
- 分布式训练：利用多节点并行加速收敛
2. 深度强化学习 (DRL) 🧠
- DQN算法：结合深度网络与Q-learning
- PPO方法：Proximal Policy Optimization的稳定训练
- A3C框架：异步优势Actor-Critic的分布式实现
3. 策略梯度与Actor-Critic 📈
- REINFORCE算法：直接优化策略的蒙特卡洛方法
- Actor-Critic结构：分离策略网络与价值网络
- TRPO改进：Trust Region Policy Optimization的更优策略更新
4. 经验回放与课程学习 🔄
- Experience Replay：打破数据相关性提升样本效率
- Curriculum Learning：逐步增加任务难度的训练方法
- 优先级经验回放：PRIORITY的经验样本采样
5. 元强化学习与内在激励 🌱
- Meta-RL：学习如何快速适应新任务
- Intrinsic Motivation：无需外部奖励的探索机制
- Hindsight Experience Replay：逆向经验回放的样本利用