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1. 定义
强化学习#xff08;Reinforcement Learning, RL#xff09;是一种使智能体#xff08;Agent#xff09;通过与环境#xff08;Environment#xff09;不断交互#xff0c;学习如何在不同情境下采取行动以获得最大化累积奖励的机器学习方法。
强…什么是强化学习
1. 定义
强化学习Reinforcement Learning, RL是一种使智能体Agent通过与环境Environment不断交互学习如何在不同情境下采取行动以获得最大化累积奖励的机器学习方法。
强化学习强调试错过程智能体通过探索环境、获得奖励反馈不断调整策略最终学会最优行为。
2. 应用场景
强化学习在许多领域有广泛应用包括但不限于
游戏如AlphaGo、Atari游戏智能体通过不断对弈或玩游戏学习最优策略。机器人控制机械臂、无人机机器人通过与环境交互学会完成抓取、移动等任务。自动驾驶自动驾驶汽车通过感知环境、做出决策实现安全驾驶。智能推荐系统根据用户反馈不断优化推荐结果。金融投资策略通过市场反馈优化买卖决策。
实际案例举例
你小时候学骑自行车不断尝试、摔倒、调整最终学会保持平衡这就是一种试错-反馈-改进的强化学习过程。
3. 强化学习的基本要素详细解释
3.1 智能体Agent
做决策的主体可以是机器人、自动驾驶汽车、游戏玩家等。
例子在围棋中AlphaGo就是智能体。
3.2 环境Environment
智能体所处的世界决定了智能体的行为结果。
例子围棋棋盘、现实世界、虚拟游戏环境等。
3.3 状态State, s
环境在某一时刻的描述是智能体做决策的依据。
例子棋盘当前布局、机器人当前位置。
3.4 动作Action, a
智能体可以选择的行为。
例子下棋时落子的位置、机器人前进或转弯。
3.5 奖励Reward, r
环境对智能体动作的反馈衡量行为好坏。
例子赢得一局棋获得1奖励摔倒获得-1奖励。
4. 强化学习基本结构图图1解读
智能体根据当前状态选择动作作用于环境。环境根据动作反馈新的状态和奖励。智能体根据奖励调整策略。
5. 强化学习的基本流程与交互循环
强化学习的基本流程如下
智能体观察当前状态s根据策略选择一个动作a执行动作环境反馈奖励r和下一个状态s’智能体根据奖励和新状态调整策略重复上述过程直到任务结束图2解读
该图展示了智能体与环境之间的循环交互。每一步都包含观察-决策-执行-反馈-学习五个环节。
Mermaid流程图代码示例
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6. 强化学习与其他机器学习方法的对比类型输入输出目标反馈方式监督学习特征标签预测标签最小化预测误差明确标签无监督学习特征聚类/降维等发现数据结构无标签强化学习状态动作最大化长期累积奖励奖励信号小结
强化学习的最大特点是通过与环境交互获得奖励信号目标是长期最优。
7. 知识点小结
强化学习强调试错-反馈-改进过程。五大核心要素Agent、Environment、State、Action、Reward。目标是最大化长期累积奖励。与监督/无监督学习的最大区别在于奖励信号和交互过程。
