强化学习 148
强化学习领域的一个重要进展是通过Bootstrap DQN技术实现了多步探索，解决了一般探索算法仅能实现单步探索的局限性。Bootstrap DQN基于DQN原理，通过引入多头神经网络结构，使得模型能够估计不确定性，进而辅助实现深度探索。此类工作主要关注两点：一是设计用于估计不确定性的方法，二是利用估计的不确定性来指导探索策略。Bootstrap DQN通过随机重采样数据集，利用多头网络预测，计算平均值作为预测均值，方差作为不确定性度量。
Bootstrap DQN算法的关键在于设计多头网络结构，该结构在训练过程中能够提供多样化的预测结果，从而估计出行动的不确定性。当进行探索时，根据估计的不确定性程度来选择行动，高不确定性的行动被优先考虑，以促进深入探索。
Bootstrap DQN的应用表明，它能够有效实现深度探索，超越了传统ε-贪婪策略的局限。通过实验展示了Bootstrap DQN在解决具有长时间序列依赖问题中的优势，特别是在模拟MDP（马尔可夫决策过程）中，它展示了在不同问题规模下的学习效率和性能。
实验结果表明，Bootstrap DQN相较于其他探索策略，如Ensemble DQN和Thompson DQN，在探索效率上表现更优。通过实验结果的可视化，可以清晰地看出Bootstrap DQN在不同问题规模下的性能提升，以及与浅度探索策略理论下性能的比较。实验还关注了Bootstrap DQN的关键参数选择，包括头数K和数据掩码采样概率p，这些参数的选择对Bootstrap DQN的性能有着显著影响。
Bootstrap DQN的实验案例以Atari游戏平台为例，展示了其在复杂环境中的应用能力。通过对比不同参数设置下的性能，可以进一步优化Bootstrap DQN策略，以适应更广泛的强化学习任务。
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