Guide

掌握基础知识后的进阶路径可分为四个阶段：

一、实践强化

1. 经典算法复现
   • 使用PyTorch/TensorFlow实现DQN、PPO等经典算法（参考《动手学强化学习》代码案例）
   • 在OpenAI Gym/MuJoCo等标准环境中测试性能（如Atari游戏、HalfCheetah）
   • 记录超参数调整过程（如学习率从1e-3到5e-5的收敛曲线）
2. 论文代码复刻
   • 选择ICML/NeurIPS近三年论文开源代码
   • 重点理解工程细节（如PPO中的clip epsilon设置对训练稳定性的影响）
   • 尝试改进：将TD3中的延迟更新机制移植到SAC算法

二、研究方向选择

1. 理论突破方向
   • 样本效率：在Atari 100k框架下改进DER等样本高效算法
   • 泛化能力：设计元强化学习框架处理未见过的Mujoco环境参数
   • 安全约束：在Safety-Gym中实现CPO约束优化算法
2. 应用拓展方向
   • 多智能体：在StarCraft II SMAC环境中研究QMIX算法
   • 离线强化学习：利用D4RL数据集改进CQL算法
   • 跨模态决策：结合CLIP等预训练模型处理视觉-语言联合任务

三、论文生产闭环

1. 创新点挖掘
   • 基线对比：在Procgen基准测试中发现PPO的泛化缺陷
   • 消融实验：验证Transformer替代LSTM在记忆任务中的优势
   • 理论推导：为新的策略优化算法建立收敛性证明
2. 写作技巧
   • 故事线设计：从”现有方法缺陷→直觉解决方案→理论验证→实验证明”递进
   • 可视化呈现：使用t-SNE展示策略表征变化，绘制训练曲线对比图
   • 审稿预判：在附录补充超参数表格和环境细节说明

四、资源利用

1. 实验基础设施
   • 计算资源：申请AutoDL等云平台（32GB显存GPU运行SAC约需48小时）
   • 代码框架：基于Ray/RLLib搭建分布式训练系统
   • 数据管理：使用Weights & Biases记录300+次实验数据
2. 学术网络建设
   • 参加MLSS等暑期学校（如2024年洛桑联邦理工学院强化学习专题）
   • 在OpenReview跟进ICLR rebuttal讨论
   • 定期组会报告（建议双周循环：文献分享→进展汇报→问题研讨）

关键转折点：完成首个可复现的创新模块（如改进的探索策略使MontezumaRevenge得分提升30%），即可着手撰写论文。建议从Workshop投稿起步（如RL4RealLife），积累审稿反馈再拓展为期刊论文。注意保留完整的实验日志，这对应对审稿人质疑至关重要。