从零到强化学习高手
2023-08-07 05:37:58
强化学习：让机器通过交互学习
强化学习 (RL) 正在人工智能领域掀起热潮，它赋予机器在没有明确指令的情况下通过与环境互动学习最佳策略的能力。RL 在从游戏到机器人控制再到金融的广泛应用中展示了其巨大潜力。
了解马尔科夫决策过程 (MDP)：强化学习的基础
RL 的核心概念是马尔科夫决策过程 (MDP)，它了一个环境，机器可以在其中采取一系列动作，并根据其动作和环境的反应获得奖励。MDP 由以下元素组成：
- 状态空间 (S)： 表示环境中所有可能的状态。
- 动作空间 (A)： 表示从每个状态可以采取的所有动作。
- 转移概率 (P)： 给定状态和动作，转移到下一个状态的概率。
- 奖励函数 (R)： 给定状态和动作，获得的奖励。
测量动作价值：动作-价值函数 (Q)
动作-价值函数 (Q) 衡量在给定状态下执行特定动作的长期预期奖励。它计算如下：Q(s, a) = E[G | S = s, A = a]，其中 G 是未来奖励的总和，E 是期望值。
Q学习：一种经典的强化学习算法
Q学习是一种迭代算法，用于通过更新 Q 值来学习最优策略。其基本步骤如下：
- 初始化 Q 表，其中每个值代表在给定状态下执行特定动作的预期奖励。
- 选择当前状态的最佳动作。
- 执行所选动作并观察环境反馈（奖励和下一个状态）。
- 根据奖励更新 Q 表中的 Q 值。
- 重复步骤 2-4，直到 Q 表收敛。
策略梯度：直接优化策略
策略梯度法是一种直接优化策略的算法。其基本步骤如下：
- 初始化策略参数。
- 根据策略参数生成动作。
- 执行动作并观察环境反馈（奖励和下一个状态）。
- 计算策略梯度。
- 更新策略参数。
- 重复步骤 2-5，直到策略收敛。
演员-评论家 (AC)：策略梯度的变体
AC 算法结合了策略网络和评论家网络，通过提供策略梯度，提高了策略梯度法的学习效率。其基本步骤如下：
- 初始化策略网络和评论家网络。
- 根据策略网络生成动作。
- 执行动作并观察环境反馈（奖励和下一个状态）。
- 评论家网络计算状态-动作对的价值。
- 计算策略梯度。
- 更新策略网络和评论家网络。
- 重复步骤 2-6，直到策略收敛。
时间差分学习：无模型强化学习
时间差分学习 (TD) 是一种无模型算法，不需要知道环境的转移概率和奖励函数。其基本步骤如下：
- 初始化状态-价值函数。
- 选择当前状态的最佳动作。
- 执行所选动作并观察环境反馈（奖励和下一个状态）。
- 根据奖励更新状态-价值函数。
- 重复步骤 2-4，直到状态-价值函数收敛。
SARSA：TD 学习的变体
SARSA 算法是 TD 学习的变体，它在更新状态-价值函数时考虑了当前状态下执行的动作。其基本步骤如下：
- 初始化状态-动作-奖励表。
- 选择当前状态的最佳动作。
- 执行所选动作并观察环境反馈（奖励和下一个状态）。
- 根据奖励更新状态-动作-奖励表中的状态-动作对的价值。
- 重复步骤 2-4，直到状态-动作-奖励表收敛。
探索强化学习的未来
强化学习是一个不断发展的领域，其潜力在不断扩大。随着人工智能的进步，RL 将继续在各种应用中发挥关键作用，从机器人到药物发现。
常见问题解答
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什么是强化学习？
强化学习是一种让机器通过与环境互动学习最佳策略的机器学习方法。 -
马尔科夫决策过程 (MDP) 是什么？
MDP 是一个四元组，了一个环境，其中机器可以在其中采取一系列动作并根据其动作和环境的反应获得奖励。 -
Q学习是如何工作的？
Q学习是一种迭代算法，通过更新 Q 值来学习最优策略。 -
策略梯度法如何优化策略？
策略梯度法直接优化策略，而不是通过更新 Q 值。 -
时间差分学习为什么不需要模型？
时间差分学习通过使用时间差分方法直接从经验中学习，而不需要模型的转移概率和奖励函数。
