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什么是强化学习

强化学习 是机器学习和最优控制的一个领域，主要研究智能代理如何在动态环境中采取行动以最大化累积奖励。以下是关键点：

定义和目的:
- 在 RL 中，代理与环境交互，采取行动来实现目标。
- 与监督学习不同，强化学习不需要标记的输入/输出对。相反，它平衡探索（寻找新策略）和利用（利用现有知识），以最大化长期回报。
- RL 用于机器人、自动驾驶汽车、游戏等领域。
成分:
- 代理人：与环境互动的学习者。
- 环境：代理与之交互的外部系统。
- 状态：特定时间的环境表示。
- 行动：代理做出的影响环境的选择。
- 报酬：采取行动后收到的反馈。
马尔可夫决策过程（MDP）:
- 环境通常被建模为 MDP，其中状态之间的转换仅取决于当前状态和操作。
- RL 算法使用动态规划技术来寻找最佳策略。
探索与利用:
- 探索：尝试新的行动来发现更好的策略。
- 利用：利用已知策略获取即时奖励。
- 平衡这些对于有效的 RL 至关重要。
算法:
- Q 学习：一种学习动作值的离策略算法。
- 沙斯亚贝巴：一种根据下一步动作更新 Q 值的在线策略算法。
- 时间差分 (TD) 方法：结合蒙特卡洛和动态规划。
- 深度强化学习：使用神经网络完成复杂任务。
应用领域:
- 玩游戏：AlphaGo、Dota 2 和国际象棋引擎。
- 机器人：教机器人执行任务。
- 自动驾驶汽车：RL 有助于优化驾驶行为。
- 推荐系统：个性化内容推荐。
挑战:
- 样品效率：RL 通常需要与环境进行许多交互。
- 探索策略：在探索和开发之间找到平衡。
- 概括：将学到的策略应用到新的情况中。

总之，强化学习使代理能够从反复试验中学习，使其成为解决各个领域复杂问题的有力范例。

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2024 年 6 月 15 日

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