强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个重要分支,主要研究智能体(Agent)如何在一个环境中通过与环境交互来学习策略,以最大化某种累积奖励。强化学习的核心思想是通过试错(Trial and Error)来学习,智能体通过执行动作(Action)来影响环境,并从环境中获得反馈(Reward),进而调整其策略(Policy)以优化长期奖励。
目前国内百度在自动驾驶领域中就使用了一定的强化学习算法,但是因为强化学习需要和环境交互试错,现实世界中这个成本太高,所以真实训练时都需要加入安全员进行干预,及时纠正Agent采取的错误行为。 3.2 游戏 游戏可以说是目前强化学习应用最广阔的,目前市场上的一些MOBA游戏基本都有了强化学习版的AI在里面,最出名的就是王者...
在基于策略的强化学习方法中,智能体会制定一套动作策略(确定在给定状态下需要采取何种动作),并根据这个策略进行操作。强化学习算法直接对策略进行优化,使制定的策略能够获得最大的奖励。 而在基于价值的强化学习方法中,智能体不需要制定显式的策略,它维护一个价值表格或价值函...
什么是强化学习? 强化学习(Reinforcement Learning, RL) 是机器学习的一个分支,目标是让智能体(agent)通过与环境(environment)的交互来学习最优的行为策略(policy),从而最大化某个累积回报(cumulative reward)。 其核心思想是通过试错和反馈的机制,找到在每个情境下的最优决策。 强化学习的优化目标是通过选择策略来最...
作者:贾恩东 本文约2700字,建议阅读10+分钟强化学习并不是某一种特定的算法,而是一类算法的统称,本文会着重讲清楚这类算法最常规的设计思路和大致框架,使用非常容易理解的语言带你入门强化学习。 首先需要明确一个基本的问题:什么是强化学习? 强化学习是智能体在与环境的互动中为了达成目标而进行的学习过程。
强化学习 Reinforcement Learning 是机器学习大家族中重要一员. 他的学习方式就如一个小 baby. 从对身边的环境陌生, 通过不断与环境接触, 从环境中学习规律, 从而熟悉适应了环境. 实现强化学习的方式有很多, 比如 Q-learning, Sarsa 等, 我们都会一步步提到. 我们也会基于可
Q-learning：Q-learning 是一种无模型、非策略的强化学习算法。 它使用 Bellman 方程估计最佳动作值函数，该方程迭代地更新给定状态动作对的估计值。 Q-learning 以其简单性和处理大型连续状态空间的能力而闻名。下面是一个使用 Python 实现 Q-learning 的简单示例：import numpy as np# Define the Q-table and ...
强化学习 在深入研究不同类型的强化学习和算法之前，我们应该熟悉强化学习的组成部分。Agent:从环境中接收感知并执行操作的程序，被翻译成为智能体，但是我个人感觉代理更加恰当，因为它就是作为我们人在强化学习环境下的操作者，所以称为代理或者代理人更恰当Environment:代理所在的真实或虚拟环境State (S):代理当前在...
一直以来，Yann LeCun 都是强化学习的批评者。他认为，强化学习这种方法需要大量的试验，非常低效。这和人类的学习方式大相径庭 —— 婴儿不是通过观察一百万个相同物体的样本来识别物体，或者尝试危险的东西并从中学习，而是通过观察、预测和与它们互动，即使没有监督。在半年前的一次演讲中，他甚至主张「放弃强化...
深度强化学习深度强化学习是强化学习和深度学习的结合,它的目标是使用深度学习来解决强化学习中的问题。在深度深度学习中,可以将状态和行动映射为状态动作值函数,通过计算得到不同行动的状态动作值函数,然后选择状态动作值函数最大的行动,作为当前状态下的最优行动。