人工智能强化学习（人工智能强校）

人工智能强化学习

引言

强化学习是人工智能 (AI) 的一个分支，用于训练代理采取行动以最大化长期奖励。与监督学习不同，强化学习代理不会收到有关其行动是否正确的明确反馈。相反，他们必须通过与环境的交互并从其错误中学习。

强化学习组件

代理人：

执行动作并与环境交互的实体。

环境：

代理人执行操作的外部世界。

动作：

代理人执行的可能的行动集合。

状态：

环境在给定时刻的表示。

奖励：

代理人采取特定行动后从环境中获得的反馈。

强化学习算法

强化学习算法决定代理应在每个状态下采取哪些行动以最大化长期奖励。有许多不同的强化学习算法，包括：

Q 学习：

使用值函数来估计每个状态-动作对的长期奖励。

策略梯度：

直接调整策略以增加预期的长期奖励。

演员-评论家：

将策略网络和值函数网络相结合。

强化学习应用

强化学习已被成功应用于许多领域，包括：

游戏：

训练代理在棋盘游戏和视频游戏中玩。

机器人控制：

训练机器人执行复杂的任务，例如步行或操纵物体。

金融：

优化投资组合和交易策略。

医疗保健：

诊断疾病和制定治疗计划。

强化学习的优点

无需监督数据：

强化学习代理可以从与环境的交互中学得，而不需要人工监督数据。

泛化能力：

强化学习代理可以从有限的数据中学到一般策略，这些策略可以在不同的情况中应用。

实时决策：

强化学习算法可以快速做出决策，使其适用于需要快速反应的应用。

强化学习的挑战

延迟奖励：

强化学习代理可能无法立即看到其行为的后果，这可能会导致在训练期间的不稳定行为。

探索-利用困境：

代理必须平衡探索环境以找到新的奖励机会和利用其当前知识以最大化奖励之间的权衡。

维度诅咒：

强化学习算法可能难以处理具有大量状态和动作的大型环境。