理解巴托：革命性强化学习算法综合指南

Barto 是一种专门为解决强化学习问题而设计的神经网络架构。它是由 David Silver 等人提出的。 2018 年，此后已在该领域得到广泛采用。

强化学习是机器学习的一个子领域，涉及训练代理在环境中做出决策，以最大化奖励信号。代理的目标是学习一种策略，将状态映射到随着时间的推移最大化预期累积奖励的行动。

Barto 旨在解决强化学习的一些挑战，例如探索-利用权衡和高维状态和行动空间。它结合使用深度神经网络、重要性采样和离策略学习等技术来提高强化学习算法的效率和效果。

Barto 的关键创新之一是使用了更新的“目标网络”频率低于主要策略网络。这使得智能体在训练的早期阶段能够更缓慢、更仔细地学习，然后当它对其策略更加自信时切换到更快的学习速率。这可以帮助避免高估价值函数并提高训练过程的稳定性。

Barto已被用来解决各种具有挑战性的强化学习问题，包括玩Atari游戏和控制机械臂。它是人工智能和机器学习领域的研究人员和从业者的重要工具。