强化学习(Reinforcement Learning)是一种机器学习方法,它通关代理(agent)与环境(environment)的交互,学习如何达到预定的目标。
强化学习的主要特征是:
- 学习方法是通过试错来获取feedback,而非直接给出正确答案。
- feedback是延迟的(delayed),代理必须先执行动作,环境才会给出评价。
- 评价(reward)可以是立即的(immediate),也可以是推迟的(delayed)。
强化学习通常包括以下要素:
- 环境(Environment):代理交互的场景,可以提供观测、执行动作和给出反馈。
- 代理(Agent):学习与决策的实体,它可以观测环境,选择并执行动作,接收环境反馈。
- 状态(State):环境的当前情况,通过观测可获得。
- 动作(Action):代理可以在环境中执行的操作。
- 奖励(Reward):环境对代理执行动作的反馈。
- 策略(Policy):代理选择动作的规则。
- 价值(Value):对环境状态或状态-动作对的预期奖励评估。
强化学习的目标是找到一个最优策略,最大化长期的累积奖励。它采取试错的方法,不断地在环境中 interact,根据奖励信号提高策略。常用的方法包括:
- 价值迭代:通过估算不同状态或状态-动作对的价值,迭代找最优策略。如Q学习。
- 策略迭代:通过评估不同策略,选择最优策略。然后继续改进。如Actor-Critic方法。
- 蒙特卡罗方法:通过大量随机模拟,评估行为的价值或找到最优行为。
- 进化算法:通过模拟进化过程,选出最优的策略。
强化学习作为一种重要的机器学习方法,特别适用于智能体在复杂环境中的学习与决策。它通过试错与反馈的方式,学习如何达到预定目标,并最终得到一个最优策略。