强化学习基础与应用

"这份资源是关于强化学习的 PowerPoint 演示文稿，包含了多个学习者的名字以及课程的概要内容。强化学习是一种机器学习的方法，通过与环境的交互来优化决策策略，以获得最大的累计奖励。" 在强化学习中，核心概念包括环境（Environment）、状态空间（State Space）、动作空间（Action Space）、状态转移概率（State Transition Probability）和奖赏函数（Reward Function）。环境E由状态X和动作A组成，机器通过执行动作A在状态X之间进行转移，并依据奖赏函数R获取反馈。策略π是强化学习的核心，它决定了机器在特定状态下应采取的动作。策略可以分为确定性策略和随机性策略： 1. 确定性策略（Deterministic Policy）：在状态x下，策略π直接给出一个确定的动作a。这种策略简单且计算效率高，但缺乏探索新经验的能力。 2. 随机性策略（Stochastic Policy）：策略π以一定的概率P给出动作a。虽然需要更多样本数据和较长的学习时间，但它能更好地探索环境，有助于发现最优策略。 强化学习与监督学习的主要区别在于： - 监督学习依赖于已标记的样本，而强化学习则通过试错来学习。 - 监督学习通常有即时的反馈，强化学习的反馈可能在未来的状态中才会体现。 - 强化学习分为基于模型（Model-based RL）和免模型（Model-free RL），前者利用环境模型来预测，后者直接从经验中学习。 - 强化学习方法还包括值函数近似（Value-based RL）和策略搜索（Policy-based RL）两种策略优化方法，以及蒙特卡洛更新（Monte Carlo Update）和时序差分学习（Temporal-difference Update）等学习算法。 强化学习中的探索与利用（Exploration and Exploitation）是一个关键问题，如何在追求当前最大奖赏（exploitation）和发现潜在更好策略（exploration）之间找到平衡，是实现长期最优策略的关键。 强化学习是一种通过不断与环境互动，学习如何做出最大化长期收益决策的机器学习方法。它涉及多种策略和算法，适用于需要智能决策的任务，如游戏、机器人控制、资源管理等领域。