强化学习与适应性控制：CS229课程笔记

"这篇资源是关于CS229课程的强化学习与控制部分的精华笔记，由吴恩达（Andrew Ng）原创，并由CycleUser翻译。笔记主要探讨了在缺乏明确监督的情况下，如何通过奖励函数进行学习和决策，特别是在连续决策和控制问题中的应用。强化学习的一个关键概念是马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes，MDP），它是解决此类问题的基础框架。" 在强化学习中，与监督学习不同，我们不再拥有预先定义的正确答案，而是通过一个奖励函数来指导学习过程。例如，在训练一个四足机器人行走时，因为没有具体告诉机器应该如何行动，所以我们不能提供直接的监督。相反，我们设定一个奖励函数，当机器人的行为表现出进步时给予正向奖励，退步或失败时给予负向奖励，这样，学习算法就能逐步找到获得最大奖励的最佳行动策略。 马尔可夫决策过程（MDP）是强化学习的基础模型，它由五个主要元素构成： 1. **状态集（State Space, S）**: 这是所有可能系统状态的集合，比如机器人在不同位置和姿势的状态。 2. **动作集（Action Space, A）**: 代表学习代理可以执行的所有可能操作。 3. **状态转移概率（Transition Probabilities, {Psa}）**: 定义了从状态s执行动作a后转移到新状态s'的概率。 4. **折扣因子（Discount Factor, γ）**: 用来平衡即时奖励和长期奖励的重要性，通常取值在0到1之间，0表示只考虑当前奖励，1表示考虑无限未来奖励。 5. **奖励函数（Reward Function, R）**: 为每个状态转移(s, a, s')提供一个奖励值，指导学习过程。 MDP的目的是找到一个策略（Policy），即在给定状态下选择动作的规则，以最大化未来的累积奖励，也就是著名的贝尔曼期望最优方程（Bellman Optimality Equation）。策略可以是确定性的（deterministic）或随机的（stochastic），并且可以通过动态规划、蒙特卡洛方法或Temporal Difference Learning等技术进行优化。 强化学习已经在多个领域展现出强大的应用潜力，如无人机自主飞行、机器人运动控制、网络选择、市场营销、工厂自动化以及网页索引等。随着深度学习的发展，结合深度Q网络（Deep Q-Networks, DQN）等技术，强化学习在解决复杂环境中的决策问题上取得了显著进展，如Atari游戏的自动游玩和AlphaGo在围棋上的胜利。通过不断探索和改进强化学习算法，我们可以期待在未来看到更多智能系统在实际问题中展现出更高级别的自主学习和决策能力。