强化学习中的函数逼近 强化学习 (RL) 中的函数逼近是一种用于估计复杂函数（如价值函数（例如，预测预期奖励）或策略（例如，决定行动））的技术，当精确计算不切实际时使用。函数逼近不是存储每个可能的状态或状态-动作对的精确值（如表格方法中那样），而是使用参数化模型来推广相似状态。例如，神经网络可以将状态作为输入，并为每个可能的动作输出一个 Q 值（动作价值）。这种方法在具有大型或连续状态空间的环境（如机器人控制或视频游戏）中至关重要，因为在这些环境中，显式跟踪每个状态是不可能的。常见的方法包括线性回归、决策树和深度学习模型。
为何重要 如果没有函数逼近，RL 算法难以扩展。表格方法需要为每个状态存储一个值，这在自动驾驶（具有连续传感器数据）或围棋（具有 (10^{170}) 种可能的棋盘状态）等环境中变得不可行。例如，深度 Q 网络 (DQN) 使用神经网络来逼近 Q 值，从而使代理能够从 Atari 游戏中的像素输入中学习。通过从已见状态推广到未见状态，函数逼近允许代理即使在新情况下也能做出明智的决策。这种可扩展性对于实际应用至关重要，在实际应用中，代理必须处理高维数据（例如，图像、激光雷达扫描）并有效地适应。
挑战和权衡 虽然函数逼近功能强大，但也带来了挑战。首先，模型复杂度必须平衡偏差和方差：过于简单的模型（例如，线性回归）可能会欠拟合，而复杂的模型（例如，深度网络）则存在过拟合的风险。其次，非平稳性产生的原因是，目标值（例如，Q 值）会随着代理的学习而变化，这与目标固定的监督学习不同。这会使训练不稳定，正如早期 RL 实验中网络发散的情况。诸如经验回放（存储过去的转换以使数据去相关）和目标网络（使用延迟更新以保持稳定性）等技术有助于缓解这些问题。例如，DQN 使用这两种方法来可靠地进行训练。开发人员还必须考虑样本效率（优先考虑从哪些经验中学习）和探索策略，以避免局部最优。这些权衡需要仔细调整，但对于构建强大的 RL 系统至关重要。