如何建立网站快捷方式,哪个网站可以做微信推送,element ui设计网站,东莞最新情况 最新消息强化学习这一概念在历史上来源于行为心理学#xff0c;来描述生物为了趋利避害而改变自己行为的学习过程。人类学习的过程其实就是为达到某种目的不断地与环境进行互动试错#xff0c;比如婴儿学习走路。强化学习算法探索了一种从交互中学习的计算方法。
1、强化学习
强化学…
强化学习这一概念在历史上来源于行为心理学来描述生物为了趋利避害而改变自己行为的学习过程。人类学习的过程其实就是为达到某种目的不断地与环境进行互动试错比如婴儿学习走路。强化学习算法探索了一种从交互中学习的计算方法。
1、强化学习
强化学习算法的逻辑是如何将接收的信息映射到行为从而获得最多的奖励。学习者只能通过不断尝试来发现哪些行为会产生最多的奖励注意当前的行为不仅会影响当前还会影响未来因此会影响所有随后的奖励。因此强化学习有两个重要的特征试错搜索与延迟奖励。
强化学习不同于监督学习。监督学习是指从标记的训练数据来推断一个功能当出现训练集中没有的情况时可以正常地行动。强化学习不同于无监督学习。无监督学习是在未标记的数据集中寻找隐藏的结构。强化学习是试图最大化奖励信号因此可以认为其是第三种机器学习范式。在所有形式的机器学习中强化学习是最接近人类的学习方式。
2、典型案例
象棋博弈中所谓的 “走一步看十步”、“棋输一着满盘皆输” 。小羚羊在出生半个小时后就可以奔跑。扫地机器人根据电池电量和过去返回充电点的经历来决定是继续收集垃圾还是返回充电点。
这些案例都涉及决策主体与其环境的互动通过预测未来环境的状态来正确地选择有远见的行动。另外这些案例都涉及明确的目标棋手知道自己是否赢了小羚羊知道自己什么时候摔倒扫地机器人知道电池电量什么时候耗尽。随着时间的推移决策主体可以根据其经验来提高其相应的能力。
3、强化学习的要素
除了智能体Agent外强化学习系统包括四个要素策略Policy奖励Reward价值Value以及环境模型Model。 策略Policy 策略定义了智能体对于给定状态所作出的行为换句话说就是一个从环境中感知的状态到采取行动的映射。策略是强化学习系统的核心因为可以通过策略来确定每个状态下的行为。 奖励Reward 奖励定义了强化学习问题的目标在每个步长中环境向智能体发送的标量即为奖励智能体的唯一目标就是在长期运行中最大化所获得的总奖励因此它能定义智能体表现的好坏也可以认为奖励是影响策略的主要因素。 价值Value 奖励是对即时收益的衡量而价值是对长期收益的衡量。简单来说一个状态的价值是智能体从该状态开始未来积累的奖励总量的期望值。例如一种状态总是产生很低的即时奖励却具有较高的价值因为该状态的未来会伴随产生具有较高即时奖励的其他状态。这类似于备考的过程很痛苦较低的奖励但考试会取得好的成绩较高的价值。 没有奖励就没有价值评估价值的唯一目的是为了获得更多的奖励但是当我们评估策略的好坏时我们最关心的是价值我们寻求能带来最高价值而不是最高的奖励的动作因为从长远来看这种动作可以带来最大化的奖励总和。不幸的是奖励基本上是由环境直接给予的而价值必须根据智能体在整个周期中的表现进行估计。事实上几乎所有强化学习算法的最重要的组成部分就是有效估计价值的方法。 环境模型Model of the environment 环境模型是一种对环境的模拟或者说它允许对环境的行为进行推断。例如给定一个状态和动作模型可能会预测下一个状态和下一个奖励。但并非所有的强化学习系统都需要一个模型因此有基于模型Model-based和不基于模型Model-free两种不同的方法
4、限制和范围
强化学习在很大程度上依赖状态因为状态作为策略和价值函数的输入同时也作为环境模型的输入它向智能体转达 “环境如何” 的感觉状态可以视为智能体可以获得的关于环境的任何信息。
大多数强化学习方法都是围绕价值函数构建的但是解决强化学习问题并不一定要这样做例如遗传算法、遗传规划、模拟退火等求解方法和其他优化方法从不估计价值函数我们称这些方法为进化方法如果策略的空间足够小或者说构造成好的策略比较容易找到并且有足够的时间用于搜索那么进化方法是有效的。此外当智能体无法感知环境的完整状态时进化方法具有优势。
强化学习方法可以在与环境互动的同时学习这是进化方法不能做到的。在许多情况下能够利用个体行为相互作用细节的方法可能比进化方法更有效。进化方法忽略了强化学习问题的许多有用的结构① 它们所搜索的策略是从状态到动作的函数② 它们不会注意个体在其生命周期经历了哪些状态或采取了哪些动作。
