機(jī)器學(xué)習(xí)需要通過(guò)建立模型進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，那么學(xué)習(xí)方法有哪些呢？本篇來(lái)給大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。如果還不了解什么是機(jī)器學(xué)習(xí)的，先瀏覽下這篇內(nèi)容：

什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)？

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種比較復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)與外界不斷的交互反饋，它主要是針對(duì)流程中不斷需要推理的場(chǎng)景，比如無(wú)人汽車(chē)駕駛，它更多關(guān)注性能。它是機(jī)器學(xué)習(xí)中的熱點(diǎn)學(xué)習(xí)方法。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要由智能體(Agent)、環(huán)境(Environment)、狀態(tài)(State)、動(dòng)作(Action)、獎(jiǎng)勵(lì)(Reward)組成。智能體執(zhí)行了某個(gè)動(dòng)作后，環(huán)境將會(huì)轉(zhuǎn)換到一個(gè)新的狀態(tài)，對(duì)于該新的狀態(tài)環(huán)境會(huì)給出獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)(正獎(jiǎng)勵(lì)或者負(fù)獎(jiǎng)勵(lì))。隨后，智能體根據(jù)新的狀態(tài)和環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)，按照一定的策略執(zhí)行新的動(dòng)作。上述過(guò)程為智能體和環(huán)境通過(guò)狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)進(jìn)行交互的方式。

智能體通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，可以知道自己在什么狀態(tài)下，應(yīng)該采取什么樣的動(dòng)作使得自身獲得最大獎(jiǎng)勵(lì)。由于智能體與環(huán)境的交互方式與人類(lèi)與環(huán)境的交互方式類(lèi)似，可以認(rèn)為強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一套通用的學(xué)習(xí)框架，可用來(lái)解決通用人工智能的問(wèn)題。因此強(qiáng)化學(xué)習(xí)也被稱為通用人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

組成元素

智能體

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的本體，作為學(xué)習(xí)者或者決策者。

環(huán)境

強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體以外的一切，主要由狀態(tài)集合組成。

狀態(tài)

一個(gè)表示環(huán)境的數(shù)據(jù)，狀態(tài)集則是環(huán)境中所有可能的狀態(tài)。

動(dòng)作

智能體可以做出的動(dòng)作，動(dòng)作集則是智能體可以做出的所有動(dòng)作。

獎(jiǎng)勵(lì)

智能體在執(zhí)行一個(gè)動(dòng)作后，獲得的正/負(fù)反饋信號(hào)，獎(jiǎng)勵(lì)集則是智能體可以獲得的所有反饋信息。

策略

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是從環(huán)境狀態(tài)到動(dòng)作的映射學(xué)習(xí)，稱該映射關(guān)系為策略。通俗的理解，即智能體如何選擇動(dòng)作的思考過(guò)程稱為策略。

目標(biāo)

智能體自動(dòng)尋找在連續(xù)時(shí)間序列里的最優(yōu)策略，而最優(yōu)策略通常指最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。

因此，強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)際上是智能體在與環(huán)境進(jìn)行交互的過(guò)程中，學(xué)會(huì)最佳決策序列。

基本框架

強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要由智能體和環(huán)境組成。由于智能體與環(huán)境的交互方式與生物跟環(huán)境的交互方式類(lèi)似，因此可以認(rèn)為強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一套通用的學(xué)習(xí)框架，是通用人工智能算法的未來(lái)。

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目錄

一、人工智能免費(fèi)視頻課程和項(xiàng)目

二、人工智能必讀書(shū)籍

三、人工智能論文合集

四、機(jī)器學(xué)習(xí)+計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)算法教程

?五、深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)速查表（共26張）

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