强化学习的符号状态划分
原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
📝
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。
❓
Q&A
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。
🏷️
