神经架构搜索在强化学习中的应用探索

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，它允许智能体在与环境交互的过程中学习一系列动作，以最大化某种形式的回报。然而，设计高效的神经网络架构以适应特定的强化学习任务是一项挑战。神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是一种自动设计神经网络架构的方法，它可以帮助我们解决这个问题。本文将探讨神经架构搜索在强化学习中的应用，并提供实践指南和工具推荐。

2. 核心概念与联系

2.1 核心概念

• 强化学习（Reinforcement Learning, RL）：智能体与环境交互，学习一系列动作以最大化回报的机器学习方法。
• 神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）：自动设计神经网络架构的方法，旨在找到最优或接近最优的架构。
• 强化学习中的神经架构搜索（RL-NAS&#