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强化学习(Reinforcement Learning,简称 RL)是人工智能畛域的一个重要钻研方向,它是一种基于智能体(Agent)与环境(Environment)交互的学习办法。强化学习容许智能体在一直尝试和摸索的过程中,通过学习到的策略(Policy)来实现目标。它的核心思想是,在学习过程中,在一个状态(State)下,智能体采取一个动作(Action),而后环境会给予一个处分(Reward),智能领会依据处分来调整它的策略,以实现长期累积处分的最大化。
强化学习的根本框架包含以下几个组成部分:
- 智能体(Agent):在强化学习中,智能体是次要的决策者,负责在给定的状态下抉择适合的动作,以达到某种指标。
- 环境(Environment):环境是智能体所处的内部条件,它为智能体提供状态信息,以及智能体采取动作后产生的处分。智能体须要在这个环境中学习如何抉择适合的动作。
- 状态(State):状态是形容智能体在环境中的地位或状况的信息,它是智能体的输出,用于决策。
- 动作(Action):动作是智能体在某个状态下能够采取的行为。动作的抉择间接影响到智能体是否达到目标。
- 处分(Reward):处分是环境依据智能体采取的动作给予的反馈,它能够是负数、正数或零。处分的大小能够反映智能体的行为是否靠近指标。智能体的指标是最大化长期累积处分。
- 策略(Policy):策略是智能体在给定状态下抉择动作的规定。强化学习的指标是找到一种策略,使得智能体可能在环境中实现长期累积处分的最大化。
强化学习的学习过程能够概括为以下几个步骤:
- 初始化:智能体随机抉择一个初始状态,初始化策略和价值函数(Value Function)。
- 口头抉择:智能体依据以后状态和策略抉择一个动作。
- 环境反馈:智能体执行动作后,环境依据这个动作给予一个处分,并将智能体转移到一个新的状态。
正文完