怎样优化网站 优帮云,淘宝网站那个做的,百度推广售后服务电话,北京建设注册中心网站首页Look#xff01;#x1f440;我们的大模型商业化落地产品#x1f4d6;更多AI资讯请#x1f449;#x1f3fe;关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑#x1f469;#x1f3fc;#x1f3eb; 强化学习(RL)是机器学习的一个分支#xff0c;重点是训练算法通过与环境的… Look我们的大模型商业化落地产品更多AI资讯请关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑 强化学习(RL)是机器学习的一个分支重点是训练算法通过与环境的互动来做出决定。它 的灵感来自于人类和动物从他们的经验中学习以实现目标的方式。在这篇文章中我们将对 强化学习、其关键概念和应用进行全面概述。
一、什么是强化学习?
强化学习(英文:Reinforcement Learning)缩写RL是一种机器学习的方法强调学习 如何通过与环境的互动来做出决定。在强化学习中一个主体学习在特定的环境中采取行 动以使其获得的累积奖励最大化。学习过程涉及试验和错误主体从积极和消极反馈中学 习。 这种学习范式起源于心理学特别是对操作性条件反射的研究通过这一过程有机体学会 将行动与后果联系起来。近年来强化学习因其解决需要连续决策的复杂问题的能力而获得 了巨大的吸引力。
二、强化学习中的主要概念和术语
为了更好地理解强化学习你应该熟悉以下关键概念和术语 Agent(常译为:智能体、个体、主体、玩家): 强化学习过程中的学习者或决策者。智能体与环 境互动并采取行动以实现特定目标。 环境(Environment): 智能体运作的环境。它为智能体提供观察而智能体的行动可以影响环境 的状态。 状态(State): 智能体在环境中的当前状况的表示。它可以是完全或部分可观察的。 动作(Action): 智能体做出的影响其与环境互动的决定。 奖励(Reward): 智能体在采取一项行动后收到的即时反馈信号。奖励反映了在特定状态下采取 的行动的可取性。 策略(Policy): 智能体选择行动的策略可以是确定性的或随机性的。 价值函数(Value function): 一个估计智能体可以获得的预期累积奖励的函数从一个给定的状 态开始并遵循一个特定的策略。 Q函数(Q-function): 一个估计智能体可以获得的预期累积奖励的函数从一个给定的状态开 始采取一个特定的行动然后遵循一个特定的策略。 探索还是利用(Exploration vs. Exploitation): 在尝试新行动以发现其后果(探索)和选择已知 可产生高回报的行动(利用)之间进行权衡。
三、强化学习的主要类型
强化学习有三种主要类型: **无模型的RL:**在这种方法中智能体无法获得环境的动态模型。相反它直接从与环境的相互作用 中学习通常是通过估计价值函数或Q-函数。 **基于模型的RL:**在这种方法中智能体构建了一个环境动态的模型并使用它来计划和决策。基于 模型的RL可以带来更有效的学习和更好的性能但需要精确的模型和更多的计算资源。 **逆向RL:**在这种方法中目标是通过观察专家示范者的行为来学习他们的基本奖励函数。这在手动 设计一个适当的奖励函数具有挑战性的情况下可以有所帮助。
四、强化学习的典型算法
多年来研究人员提出了各种强化学习算法其中最引人注目的算法包括: 价值迭代(Value Iteration): 一种动态编程技术迭代更新价值函数直到它收敛到最佳价值函 数。 Q-learning: 一种无模型、非策略性的算法通过迭代更新其基于观察到的过渡和奖励的估计值来 学习最佳的Q-函数。 SARSA: 一种无模型的策略性算法通过基于当前策略所采取的行动更新其估计值来学习Q函数。 深度Q网络(DQN): Q-learning的扩展使用深度神经网络来近似Q-function使RL能够扩展到 高维状态空间。 策略梯度算法(Policy Gradient Methods): 一系列的算法通过基于预期累积奖励的梯度调整其 参数来直接优化策略。 演员评判方法(Actor-Critic Methods): 一类算法通过保持对策略(演员)和价值函数(评判 者)的单独估计结合基于价值和基于策略的方法。 近端策略优化(PPO): 一种策略梯度方法通过使用信任区域优化方法平衡探索和开发。 五、强化学习的应用场景
1. 机器人学和动作控制 强化学习已经成功地应用于机器人领域使机器人能够学习复杂的任务如抓取物体、行走 和⻜行。研究人员已经用RL教机器人适应新环境或从损坏中自主恢复。其他应用包括机器人 手臂的优化控制和多机器人合作系统其中多个机器人一起工作来完成任务。
2. 人机游戏 强化学习一直是开发能够以超人水平玩游戏的玩家的重要力量。AlphaGo和DeepMind的后续 版本已经证明了RL在掌握围棋游戏方面的力量这在以前被认为是人工智能不可能做到的。 RL也被用来训练能玩雅达利游戏、国际象棋、扑克和其他复杂游戏的玩家。
3. 自动驾驶 强化学习的最有前途的应用之一是在开发自动驾驶汽⻋方面。强化学习主体可以学习导航复 杂的交通场景做出智能决定以避免碰撞并优化燃料消耗。研究人员还在探索多主体强化 学习以模拟多辆⻋之间的互动并改善交通流量。 4. 金融量化交易 强化学习已被用于优化交易策略管理投资组合以及预测股票价格。考虑到交易成本和市 场波动RL智能体可以学习通过对购买和出售股票做出明智的决定来实现利润最大化。此 外RL可用于算法交易智能体学习有效地执行订单以尽量减少市场影响和降低交易成 本。 5. 医疗保健 在医疗保健方面RL可以应用于个性化医疗其目标是根据个别病人的独特特征为他们找 到最佳的治疗方案。RL还可以用来优化手术的安排管理资源的分配并提高医疗程序的效 率。
六、强化学习面临的挑战
1. 样本效率 强化学习的最大挑战之一是需要大量的数据来训练智能体。这可能很耗时而且计算成本很 高限制了RL在现实世界场景中的适用性。研究人员正在努力开发更有样本效率的算法使 智能体能够从与环境的较少互动中学习。 2. 探索和利用 平衡探索(尝试新的行动以发现其效果)和利用(使用最知名的行动)是强化学习的一个基 本挑战。不充分的探索可能导致次优策略而过度的探索则会浪费宝贵的资源。开发能够有 效平衡探索和利用的算法是一个活跃的研究领域。 3. 迁移学习和概括 训练RL智能体将其学到的知识推广到新的任务和环境中是一个关键的挑战。迁移学习一种 旨在将在一个任务中获得的知识转移到另一个相关任务中的方法是解决这一挑战的一个越 来越流行的方法。研究人员正在探索如何使RL智能体更具有适应性能够将其知识转移到广 泛的任务和环境中。 4. 安全性和稳健性 确保RL智能体的安全性和稳健性是至关重要的特别是在自动驾驶汽⻋和医疗保健等应用 中错误会带来严重后果。研究人员正在努力开发将安全约束纳入学习过程的方法使智能 体对对抗性攻击更加稳健能够处理不确定或不完整的信息。 的开源框架 关于我们近屿智能OJAC推出的《AIGC星辰大海大模型工程师和产品专家深度训练营》就是学习这部分知识的最好选择。我们的课程是一场结合了线上与线下的双轨合流式学习体验。 别人教您使用AIGC产品例如ChatGPT和MidJourney我们教您增量预训练精调大模型和创造属于自己的AI产品!
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