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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