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關(guān)于強化學習需要了解的知識
2019-03-06
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自從人工智能這一事物流行以后，也開始流行了很多的新興技術(shù)，比如機器學習、深度學習、強化學習、增強學習等等，這些技術(shù)都在人工智能中占據(jù)著很大的地位。我們在這篇文章中重點給大家介紹一下關(guān)于強化學習需要了解的知識，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解強化學習。


為什么強化學習是一個熱門的研究課題呢？是因為在人機大戰(zhàn)中強化學習在阿爾法狗中大放光彩，也正是這個原因，強化學習越來越受到科研人員的喜愛。那么強化學習是什么呢？強化學習與其它機器學習方法有什么關(guān)系呢？

首先，強化學習是一種機器學習方法，強化學習能夠使Agent能夠在交互式環(huán)境中年通過試驗并根據(jù)自己的行動和經(jīng)驗反饋的錯誤來進行學習。雖然監(jiān)督學習和強化學習都使用輸入和輸出之間的映射關(guān)系，但強化學習與監(jiān)督學習不同，監(jiān)督學習提供給Agent的反饋是執(zhí)行任務(wù)的正確行為，而強化學習使用獎勵和懲罰作為積極和消極行為的信號。


那么強化學習和無監(jiān)督學習有什么不同呢？如果和無監(jiān)督學習相比，強化學習在目標方面有所不同。雖然無監(jiān)督學習的目標是找出數(shù)據(jù)點之間的相似性和不同性，但是在強化學習中，其目標是找到一個合適的動作模型，能夠最大化Agent的累積獎勵總額。


那么如何創(chuàng)建一個基本的強化學習的問題呢？這就需要我們先了解一下增強學習中的一些概念，第一就是環(huán)境，也就是Agent操作的現(xiàn)實世界。第二就是狀態(tài)，也就是Agent的現(xiàn)狀。第三就是獎勵，也就是來自環(huán)境的反饋。第四就是策略，也就是將Agent的狀態(tài)映射到動作的方法。第五就是價值，也就是Agent在特定狀態(tài)下采取行動所得到的報酬。所以說，為了建立一個最優(yōu)策略，Agent需要不斷探索新的狀態(tài)，同時最大化其所獲獎勵累積額度，這也被稱作試探和權(quán)衡。


而馬爾可夫決策過程是用來描述增強學習環(huán)境的數(shù)學框架，幾乎所有的增強學習問題都可以轉(zhuǎn)化為馬爾科夫決策過程。馬爾科夫決策由一組有限環(huán)境狀態(tài)、每個狀態(tài)中存在的一組可能行為、一個實值獎勵函數(shù)以及一個轉(zhuǎn)移模型組成。然而，現(xiàn)實世界環(huán)境可能更缺乏對動態(tài)環(huán)境的任何先驗知識。通過這些去試錯，一直在每一步中去嘗試學習最優(yōu)的策略，在多次迭代后就得到了整個環(huán)境最優(yōu)的策略。


那么最常用的強化學習算法有哪些呢？Q-learning和SARSA是兩種常用的model-free強化學習算法。雖然它們的探索策略不同，但是它們的開發(fā)策略卻相似。雖然Q-learning是一種離線學習方法，其中Agent根據(jù)從另一個策略得到的行動a*學習價值，但SARSA是一個在線學習方法，它從目前的策略中獲得當前行動的價值。這兩種方法實施起來很簡單，但缺乏一般性，因為無法估計出不可見狀態(tài)的價值。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于強化學習的知識，通過這些知識我們不難發(fā)現(xiàn)，強化學習是一個十分實用的內(nèi)容，要想學好人工智能就一定不能夠忽視對強化學習知識的掌握，最后祝愿大家早日拿下強化學習。

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