LSTM 网络在强化学习中的应用

LSTM网络在强化学习中的应用

关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic

摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。我们将详细介绍LSTM的核心概念、结构和工作原理，以及它如何解决传统循环神经网络面临的长期依赖问题。文章重点分析了LSTM在强化学习中的多种应用场景，包括深度Q网络、策略梯度方法和Actor-Critic架构。通过理论分析和实际案例，我们将展示LSTM如何提升强化学习算法在复杂环境中的性能，特别是在处理时序依赖和部分可观察环境时的优势。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

本文旨在全面探讨长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。我们的目标是：

1. 深入理解LSTM的核心概念和工作原理
2. 分析LSTM如何解决传统循环神经网络的局限性
3. 探讨LSTM在强化学习各种算法中的应用
4. 通过实际案