"基于模型的学习和规划-keras训练曲线混淆矩阵cnn层输出可视化实例"
在强化学习(RL)领域,基于模型的学习是指利用环境的动态模型进行学习和规划。这种学习方式通常涉及两个主要任务:状态转移的概率估计和奖励预测。在描述中提到,基于模型的强化学习流程如图8.1所示,它通过监督学习从经验S1, A1, R2, S2, ..., ST中学习一个模型Mη。这个模型由两部分组成:一个是状态到奖励的回归问题,另一个是状态到状态转移的概率密度估计问题。
对于状态转移概率P̂ ass′ 的计算,它是一个经验频率的平均,通过对历史经验的统计得到。例如,如果观察到N次从状态s、执行动作a转移到状态s'的事件,那么P̂ ass′ 就是这些事件发生的次数除以总次数N。
在实际应用中,模型可以采用不同的形式,包括传统的查表式模型和基于深度神经网络的模型。查表式模型简单直接,将状态转移和概率存储在表格中,适用于状态和动作空间较小的情况。而深度神经网络模型,如使用Keras库训练的CNN(卷积神经网络),则适用于高维度、复杂状态空间的建模。CNN层的输出可视化可以帮助理解模型如何学习和处理输入信息,这通常通过绘制训练曲线、混淆矩阵等工具来实现。
在强化学习的实践中,动态规划(DP)、蒙特卡罗学习(MC)和时序差分学习(TD)是三种基本的方法。动态规划用于寻找最优策略,包括策略评估和策略迭代。蒙特卡罗学习是一种不基于模型的预测方法,它直接从完整的经验回路中学习。时序差分学习则是在部分观测结果上进行学习,如Sarsa和Q学习,它们可以在线更新策略,无需等待整个回路完成。
书中的编程实践涵盖了从简单的马尔科夫决策过程(MDP)到复杂的环境模拟,如21点游戏和gym库中的环境。这些例子旨在帮助读者理解和掌握强化学习的基本概念和技术,包括价值函数的计算、贝尔曼方程的验证、策略评估和优化等。
强化学习是一门研究智能系统如何通过与环境互动来学习的学科。它结合了概率模型、统计学习和控制理论,以实现有效的决策策略。在深度学习框架如Keras的支持下,现代强化学习已经能够解决复杂的问题,例如游戏策略的优化、机器人控制等。通过学习和实践这些基础概念,读者能够建立起对强化学习的深入理解,并具备解决实际问题的能力。