一切皆是映射：域适应在DQN中的研究进展与挑战

1. 背景介绍

1.1 深度强化学习与域适应的邂逅

深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 在近年来取得了瞩目的成就，从 Atari 游戏到围棋，再到机器人控制，其强大的学习能力令人惊叹。然而，DRL 的成功往往依赖于大量高质量的训练数据，而这些数据在现实世界中往往难以获取或成本高昂。这使得 DRL 的应用受到了很大的限制。

域适应 (Domain Adaptation) 作为迁移学习的一个重要分支，旨在解决不同数据分布之间的差异，将知识从源域迁移到目标域。将域适应引入 DRL，可以有效地利用源域的知识，提升 DRL 在目标域的性能，从而降低对目标域数据的依赖，拓宽 DRL 的应用范围。

1.2 DQN算法及其局限性

DQN (Deep Q-Network) 作为 DRL 的代表性算法，利用深度神经网络来近似 Q 函数，并通过经验回放和目标网络等技巧来提高训练稳定性。然而，DQN 在面对新的环境或任务时，往往需要重新训练，效率低下。

域适应可以帮助 DQN 克服这一局限，将已有的知识迁移到新的环境或任务中，从而实现快速适应。例如，我们可以利用模拟器中训练的 DQN 模型，来控制真实世界的机器人，而无需在真实世界中进行大量的训练