Generative AI for Deep Reinforcement Learning: Framework, Analysis, and Use Cases

本文介绍了基于交互式学习的深度强化学习（DRL）作为一种人工智能（AI）技术的应用，并指出了其存在的一些局限性，包括样本效率低和泛化能力差。因此，本文提出了如何利用生成式人工智能（GAI）来解决这些问题，并增强DRL算法的性能。首先，介绍了几种经典的GAI和DRL算法，并展示了GAI增强DRL算法的应用。然后，从数据和策略的角度讨论了如何利用GAI改进DRL算法。随后，介绍了一个框架，展示了GAI与DRL的实际和新颖的集成，即GAI增强DRL。此外，提供了一个无人机辅助的集成近场/远场通信的案例研究，以验证所提出框架的性能。最后，本文提出了几个未来的方向，并提供了相关代码链接：https://xiewenwen22.github.io/GAI-enhanced-DRL。

如何利用生成式人工智能（GAI）增强深度强化学习（DRL）算法的性能？

本文提出将GAI与DRL相结合的框架，即GAI-enhanced DRL，以提高DRL算法的样本效率和泛化能力

论文介绍了几种经典的GAI和DRL算法，并展示了GAI-enhanced DRL算法的应用。从数据和策略两个角度讨论了如何利用GAI来改善DRL算法。通过一个UAV辅助的近场/远场通信案例研究来验证了该框架的性能。相关代码已经开源。

最近的相关研究包括：《Generative Adversarial Imitation Learning for Robotic Manipulation》、《Deep Reinforcement Learning with a Natural Language Action Space》等。