关于强化学习的信息

本文目录一览：

• 1、强化学习的基本模型和原理
• 2、什么是深度强化学习
• 3、强化学习到底是什么
• 4、强化学习的基本要素
• 5、强化学习是什么 意思
• 6、什么是强化学习

强化学习的基本模型和原理

强化学习是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来，其基本原理是：

如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强。Agent的目标是在每个离散状态发现最优策略以使期望的折扣奖赏和最大。

强化学习把学习看作试探评价过程，Agent选择一个动作用于环境，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生一个强化信号(奖或惩)反馈给Agent，Agent根据强化信号和环境当前状态再选择下一个动作，选择的原则是使受到正强化(奖)的概率增大。选择的动作不仅影响立即强化值，而且影响环境下一时刻的状态及最终的强化值。

强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是Agent对所产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉Agent如何去产生正确的动作。由于外部环境提供了很少的信息，Agent必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，Agent在行动一一评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。

强化学习系统学习的目标是动态地调整参数，以达到强化信号最大。若已知r/A梯度信息，则可直接可以使用监督学习算法。因为强化信号r与Agent产生的动作A没有明确的函数形式描述，所以梯度信息r/A无法得到。因此，在强化学习系统中，需要某种随机单元，使用这种随机单元，Agent在可能动作空间中进行搜索并发现正确的动作。

什么是深度强化学习

强化学习和深度学习是两种技术，只不过深度学习技术可以用到强化学习上，这个就叫深度强化学习.

1.强化学习其实也是机器学习的一个分支，但是它与我们常见的机器学习不太一样。它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。强化学习是一种标记延迟的监督学习。

2.强化学习实际上是一套很通用的解决人工智能问题的框架，很值得大家去研究。另一方面，深度学习不仅能够为强化学习带来端到端优化的便利，而且使得强化学习不再受限于低维的空间中，极大地拓展了强化学习的使用范围。

强化学习到底是什么

也叫增强学习，reinforcement learning。分为value-base跟policy-base。主题思想是根据历史经验来更多的选择活得回报更多的动作，而减少被惩罚的动作。

常见的value-base算法有：Q-learning

常见的policy-base算法有：策略梯度算法

由于深度学习的火热，先强化学习都是跟深度学习结合起来，比如deep Q learning，Actor-Critic network等。

[1]Barto A G. Reinforcement learning[J]. A Bradford Book, 1998, volume 15(7):665-685.

[2]Wang J X, Kurth-Nelson Z, Kumaran D, et al. Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system[J]. Nature Neuroscience, 2018, 21(6).

强化学习的基本要素

强化学习的基本要素如下：

1、环境状态：即Environment所描述对象的情况。由于强化学习本身的设计，其状态可认为是离散的，或者简单来说，就是一步一步的。具体的取值，取决于你的采样方式，更取决于你设计的算法本身的需求。

2、Agent的动作：这个取值也完全取决于你的需求与设计。请大家务必记住这个序列，它是强化学习概念的基础，贯穿强化学习始终。

3、环境奖励：即Agent的动作带来的实时收益，这个收益本身也取决于环境的设计。一般情况下，这个收益每一步都有。但是，有时很难对每一步设计具体收益，所以有可能会在最后设计一个总收益，而其他步上都是0。

强化学习是什么 意思

强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而在连接主义学习中，把学习算法分为三种类型，即非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习。

什么是强化学习

强化学习（RL）是一个序列决策问题。

例如：撩妹的过程就是一个优化问题。你的每一时刻的行为会对你最终撩妹是否成功，以多大的收益成功都会有影响。那么，你就会考虑，每一步采取什么行为才能（最优）撩妹！这可以看作一个RL问题。你肯定迫不及待的想知道怎么去求解了！

action：你的行为

state：你观察到的妹子的状态

reward：妹子的反应：开心or不开心

所以，一个RL的基本模型已经建立。

关于强化学习和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注云尚网络www.ysfad.net。