强化学习

强化学习：概述

强化学习 (RL) 是机器学习的一个分支，专注于在特定情况下做出决策以最大化累积奖励。与依赖具有预定义答案的训练数据集的监督学习不同，强化学习涉及通过经验进行学习。在强化学习中，代理通过执行操作并通过奖励或惩罚获得反馈来学习在不确定、可能复杂的环境中实现目标。

强化学习的关键概念

• Agent 代理：学习者或决策者。
• Environment 环境：代理与之交互的一切。
• State 状态：代理所处的特定情况。
• Action 动作：代理可以采取的所有可能的行动。
• Reward 奖励：根据所采取的行动而从环境获得的反馈。

强化学习的工作原理

RL 的工作原理是通过反复试验来学习最佳行为。代理在环境中采取行动，获得奖励或惩罚，并调整其行为以最大化累积奖励。此学习过程具有以下特点：

• Policy 策略：代理根据当前状态确定下一步动作所使用的策略。
• Reward Function 奖励函数：根据状态和动作提供标量反馈信号的函数。
• Value Function 价值函数：估计给定状态的预期累积奖励的函数。
• Model of the Environment 环境模型：环境的表示，通过预测未来状态和奖励来帮助规划。

示例：走迷宫

问题如下：我们有一个代理和一个奖励，中间有很多障碍。代理应该找到获得奖励的最佳路径。下面的问题更容易解释这个问题。  

上图显示了机器人、钻石和火焰。机器人的目标是获得钻石作为奖励，并避开被点燃的障碍。机器人通过尝试所有可能的路径来学习