本文尝试通过对强化学习核心思想和原理的介绍,让读者能够快速掌握强化学习的基础,从而更好地开启下一阶段的学习。 01 RL是什么? 强化学习(Reinforcement Learning,RL),又被称为激励学习、评价学习或者增强学习,是机器学习的范式和方法论之一;用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中,通过学习策略达成回报最大...
在强化学习中的交互问题中却并不存在这样一个普适正确的“标签”,智能体只能从自身的经验中去学习。 但是强化学习与同样没有标签的无监督学习也不太一样,无监督学习是从无标签的数据集中发现隐藏的结构,典型的例子就是聚类问题。但是强化学习的目标是最大化奖励而非寻找隐藏的数据集结构,尽管用无监督学习的方法寻找...
强化学习基于马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)的模型,它考虑了智能体与环境的交互,目标是使智能体通过采取不同的行动来最大化累积奖励。 强化学习包含以下几个要素:1.智能体(Agent):智能体是强化学习中的主体,它通过与环境的交互来学习和优化其行为。智能体通过观察环境状态并选择行动来实现其目标。2....
强化学习，简单的说就是考虑了动作策略的马尔科夫过程，即系统下个状态不仅和当前的状态有关，也和当前采取的动作有关。强化学习是依靠环境给予的奖惩来学习的，因此对应的马尔科夫决策过程还包括奖惩值R，其可以由一个四元组构成M= (S, A, P, R)。强化学习的目标是给定一个马尔科夫决策过程，寻找最优策略，策...
它的工作原理基于智能体通过观察状态、进行行动和获取奖励来学习并改进自己的决策能力。本文将介绍强化学习的基本原理,包括马尔可夫决策过程、价值函数和策略梯度方法等。 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)是强化学习的基础。在MDP中,智能体通过与环境的交互进行决策。MDP由五个元素定义:状态集合、行动集合、...
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能技术,它旨在让计算机代理通过与环境的互动来学习如何做出最佳决策。强化学习的核心思想是通过奖励和惩罚来指导代理学习,使其最终能够在未知环境中取得最佳性能。 强化学习的应用范围广泛,包括游戏(如Go、StarCraft等)、自动驾驶、机器人控制、智能家居、医疗诊断等。近年...
第一章强化学习概述 目录马尔可夫决策过程(MDP)MDP的分类强化学习强化学习的应用 有监督学习(supervisedlearning)数据集中的样本带有标签,有明确目标回归和分类无监督学习(unsupervisedlearning)数据集中的样本没有标签聚类、降维、概率密度估计、生成模型构建强化学习(reinforcementlearning)序列决策的过程,通过过程模拟和观察来不...
在强化学习中,智能体通过观察环境的状态,采取相应的行动,并从环境中获得奖励或惩罚来不断优化自己的行为。 强化学习的基础原理可以概括为:智能体通过与环境的交互来学习最优策略,以最大化长期累积奖励。具体来说,强化学习包含以下要素:状态、行动、奖励和策略。 首先,状态是指环境的某一特定情况或状态,智能体通过...
深度强化学习:将深度学习和强化学习结合在一起,通过深度神经网络直接学习环境(或观察)与状态动作值函数Q(s,a)之间的映射关系,简化问题的求解。 Deep Q Network(DQN) Deep Q Network(DQN):是将神经网略(neural network)和Q-learning结合,利用神经网络近似模拟...
它的基本原理是通过智能体(Agent)在环境中与其进行交互,从而逐步学习到一些行为策略,以使其最大化回报或奖励,从而实现目标。强化学习是一种基于制定行动的学习技术,它通过激励或奖励来指导学习,在实现目标时不需要事先知道环境的全部信息和规则。 强化学习的应用范围非常广泛,如机器人、自主驾驶汽车、语音识别、图像...