
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(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、增強學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)。
為什么強化學(xué)習(xí)是一個熱門的研究課題呢?是因為在人機大戰(zhàn)中強化學(xué)習(xí)在阿爾法狗中大放光彩,也正是這個原因,強化學(xué)習(xí)越來越受到科研人員的喜愛。那么強化學(xué)習(xí)是什么呢?強化學(xué)習(xí)與其它機器學(xué)習(xí)方法有什么關(guān)系呢?
首先,強化學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法,強化學(xué)習(xí)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(jìn)行學(xué)習(xí)。雖然監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)都使用輸入和輸出之間的映射關(guān)系,但強化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同,監(jiān)督學(xué)習(xí)提供給Agent的反饋是執(zhí)行任務(wù)的正確行為,而強化學(xué)習(xí)使用獎勵和懲罰作為積極和消極行為的信號。
那么強化學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)有什么不同呢?如果和無監(jiān)督學(xué)習(xí)相比,強化學(xué)習(xí)在目標(biāo)方面有所不同。雖然無監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是找出數(shù)據(jù)點之間的相似性和不同性,但是在強化學(xué)習(xí)中,其目標(biāo)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(xué)習(xí)的問題呢?這就需要我們先了解一下增強學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)環(huán)境的數(shù)學(xué)框架,幾乎所有的增強學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法有哪些呢?Q-learning和SARSA是兩種常用的model-free強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)方法,其中Agent根據(jù)從另一個策略得到的行動a*學(xué)習(xí)價值,但SARSA是一個在線學(xué)習(xí)方法,它從目前的策略中獲得當(dāng)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(xué)習(xí)的知識,通過這些知識我們不難發(fā)現(xiàn),強化學(xué)習(xí)是一個十分實用的內(nèi)容,要想學(xué)好人工智能就一定不能夠忽視對強化學(xué)習(xí)知識的掌握,最后祝愿大家早日拿下強化學(xué)習(xí)。
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