强化学习 (RL) 与深度学习的结合带来了一系列令人印象深刻的壮举,许多人认为(深度)强化学习提供了通向通用智能体的途径。然而,RL 智能体的成功通常对训练过程中的设计选择高度敏感,这可能需要繁琐且容易出错的手动调整。这使得将 RL 用于新问题变得具有挑战性,同时也限制了它的全部潜力。在机器学习的许多其他领域,AutoML 已经表明可以自动化此类设计选择,并且在应用于 RL 时也产生了有希望的初步结果。然而,自动强化学习 (AutoRL) 不仅涉及 AutoML 的标准应用,还包括 RL 独有的额外挑战,这些挑战自然会产生一组不同的方法。因此,AutoRL 已成为 RL 研究的一个重要领域,为从 RNA 设计到围棋等游戏的各种应用提供了希望。鉴于 RL 中考虑的方法和环境的多样性,许多研究都是在不同的子领域进行的,从元学习到进化。在本次调查中,我们寻求统一 AutoRL 领域,提供通用分类法,详细讨论每个领域并提出未来研究人员感兴趣的开放问题
Arxiv: https://arxiv.org/pdf/2201.03916.pdf
来源: 深度强化学习实验室
作者: 实验室官方助手
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