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强化学习的符号状态划分
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原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于自适应数据驱动离散化的$Q$-学习算法，适用于大型状态-动作空间的无模型强化学习。研究了相似度度量在强化学习中的应用，提出了提高样本效率的新方法，并探讨了探索策略和状态抽象的学习。最后，通过符号回归生成的表达式提升了模型无关强化学习的样本效率。
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关键要点
- 提出了一种基于自适应数据驱动离散化的$Q$-学习算法，适用于大型状态-动作空间的无模型强化学习。
- 研究了相似度度量在强化学习中的应用，建立了相似度度量之间的层次结构，并探讨了其理论性质。
- 提出了一种结合逆向模型估计和时态对比学习的新方法，以提高强化学习中的样本效率。
- 介绍了熵正则化和分布初始化两种探索方法，解决了早期决策和初始化偏差问题。
- 提出了一种近似符号模型引导的强化学习方法，结合字符建模与底层措施，发现任务结构。
- 提出了一种结合自动机学习和经典强化学习的算法，学习非马尔可夫决策流程中的马尔可夫抽象。
- 研究了使用Reward Machines作为奖励函数语言的POMDP优化问题，验证了方法的有效性。
- 提出了一种自动发现有用状态抽象的端对端算法，能够在非Markov领域下优化策略。
- 比较了常见的辅助任务，发现辅助任务的表示学习对高维复杂环境有利。
- 建议使用符号回归生成的符号表达式来提高模型无关强化学习的样本效率。
❓
延伸问答
什么是基于自适应数据驱动离散化的$Q$-学习算法？
这是一种高效的算法，适用于大型状态-动作空间的无模型强化学习，能够提高样本效率。
相似度度量在强化学习中有什么应用？
相似度度量用于建立层次结构，研究其理论性质，并在强化学习问题中应用以提高样本效率。
如何提高强化学习中的样本效率？
可以通过结合逆向模型估计和时态对比学习的新方法，以及使用符号回归生成的符号表达式来提高样本效率。
熵正则化和分布初始化在强化学习中解决了什么问题？
这两种探索方法解决了早期决策和初始化偏差问题，从而提高了机器学习性能和样本效率。
什么是Reward Machines，它在强化学习中有什么作用？
Reward Machines是一种奖励函数语言，用于处理状态到符号语言的映射不确定性，帮助生成有效的强化学习策略。
如何自动发现有用的状态抽象？
可以通过一种端对端算法，结合知识表示和自动机结构，在非Markov领域下优化策略，自动发现有用的状态抽象。
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