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強化學習與其他機器學習方法有什么不同？
2019-03-06
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我們都知道，人工智能是一個十分重要的技術(shù)，現(xiàn)在很多的大型科技公司都開始重視人工智能的發(fā)展。人工智能的發(fā)展不是空穴開風，是因為機器學習使得人工智能有了飛躍的發(fā)展。其實機器學習的方法有很多，在這篇文章中我們就重點說一下機器學習中的強化學習。強化學習是機器學習中一個十分重要的方法，那強化學習與其他機器學習方法究竟有什么不同呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。


首先我們給大家介紹一下什么是強化學習，其實強化學習又稱再勵學習、評價學習，是一種重要的機器學習方法，在智能控制機器人及分析預(yù)測等領(lǐng)域有許多應(yīng)用。在傳統(tǒng)的機器學習分類中沒有提到過強化學習，而在連接主義學習中，把學習算法分為三種類型，即非監(jiān)督學習、監(jiān)督學習和強化學習。


那么強化學習與別的算法有什么區(qū)別呢？首先我們給大家說一下監(jiān)督學習和強化學習的區(qū)別，在監(jiān)督學習中，在外部有一個“監(jiān)督主管”，它擁有所有環(huán)境的知識，并且與智能體一起共享這個知識，從而幫助智能體完成任務(wù)。但是這樣存在一些問題，因為在一個任務(wù)中，其中存在如此多的子任務(wù)之間的組合，智能體應(yīng)該執(zhí)行并且實現(xiàn)目標。所以，創(chuàng)建一個“監(jiān)督主管”幾乎是不切實際的。在這些問題中，從自己的經(jīng)驗中學習，并且獲得知識是更加合理可行的。這就是強化學習和監(jiān)督學習的主要區(qū)別。在監(jiān)督學習和強化學習中，在輸入和輸出之間都存在映射。但是在強化學習中，存在的是對智能體的獎勵反饋函數(shù)，而不是像監(jiān)督學習直接告訴智能體最終的答案。


然后我們給大家說一下無監(jiān)督學習與強化學習的區(qū)別，在強化學習中，有一個從輸入到輸出的映射過程，但是這個過程在無監(jiān)督學習中是不存在的。在無監(jiān)督學習中，主要任務(wù)是找到一個最基礎(chǔ)的模式，而不是一種映射關(guān)系。無監(jiān)督學習就是根據(jù)自己獲得的數(shù)據(jù)去構(gòu)建一個“知識圖譜”，從而去找出相似內(nèi)容的數(shù)據(jù)。具體應(yīng)用就是新聞頭條的適配。


其實還有第四種類型的機器學習，成為半監(jiān)督學習，其本質(zhì)上是監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的組合。它不同于強化學習，類似于監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習具有直接的參照答案，而強化學習不具有。


關(guān)于強化學習與其他機器學習算法的不同我們就給大家介紹到這里了，相信大家對強化學習的知識有了更深的了解了吧？希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解強化學習。

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