KL散度惩罚项的动态调整：探索与利用的平衡 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一个在强化学习中至关重要的话题：KL散度惩罚项的动态调整，以及它如何在探索（Exploration）与利用（Exploitation）之间实现微妙的平衡。 在强化学习中，智能体（Agent）的目标是在给定的环境中通过与环境的交互学习到一个最优策略，以最大化累积回报。这个过程的核心在于智能体需要在两个相互冲突的目标之间进行权衡：探索未知环境，发现潜在的更优策略（探索）；和利用当前已知的最优策略，最大化即时回报（利用）。 KL散度（Kullback-Leibler divergence）作为一种衡量两个概率分布差异的工具，在强化学习中可以被用作一种正则化手段，特别是用于约束策略的更新，从而影响智能体的探索行为。 然而，KL散度惩罚项的强度，也就是其系数，会直接影响探索与利用的平衡。如果系数过大，智能体可能过于保守，无法充分探索环境；如果系数过小，智能体可能过于激进，导致策略不稳定。因此，如何动态调整KL散度惩罚项的系数，从而在探索和利用之间找到最佳平衡点，是强化学习领域一个重要的研究方向。 1. KL散度基础 …