Reinforcement Learning: An Overview

本文全面而及时地概述了（深度）强化学习和序列决策领域的整体情况，涵盖了基于价值的强化学习、策略梯度方法、基于模型的方法以及各种其他主题（包括对强化学习与大语言模型结合的简要讨论）。

该论文旨在提供一个关于（深度）强化学习和顺序决策领域的全面概述，涵盖价值基础的强化学习、策略梯度方法、模型基础的方法以及其他相关主题。这是一个持续更新的研究领域，论文试图为读者提供最新的进展和理解。

论文的关键思路是通过整合不同类型的强化学习方法，包括价值基础、策略梯度和模型基础的方法，来提供一个综合性的视角。此外，论文还简要讨论了强化学习与大语言模型的结合，这是当前研究的一个新兴方向。相比现有文献，这篇综述更加注重最新进展和未来趋势。

论文不仅详细介绍了各种强化学习方法的基本原理和应用场景，还讨论了这些方法在实际应用中的挑战和解决方案。实验部分涵盖了多个经典环境和数据集，如Atari游戏、MuJoCo物理模拟器等。此外，论文提到了一些开源工具和库，如OpenAI Gym和TensorFlow Agents，有助于研究人员快速上手。未来的研究可以进一步探索强化学习在复杂任务中的应用，特别是与大语言模型的结合。

近年来，强化学习领域的相关研究非常活跃。一些重要的相关工作包括： 1. 'Proximal Policy Optimization Algorithms' - John Schulman等人提出的PPO算法，显著提高了策略梯度方法的稳定性和性能。 2. 'Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning' - Volodymyr Mnih等人在Nature上发表的文章，展示了深度Q网络在Atari游戏中的成功应用。 3. 'Model-Based Reinforcement Learning with Theoretical Guarantees' - 基于模型的强化学习方法，提供了理论上的保证，增强了算法的鲁棒性。 4. 'Reinforcement Learning with Large Action Spaces Using Attention' - 探索了在大规模动作空间中使用注意力机制的方法，提高了算法的效率。