强化学习

最新推荐文章于 2022-06-08 22:27:22 发布
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分类专栏： 机器学习学习记录 文章标签： 神经网络 深度学习 机器学习
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强化学习用于游戏AI开发，通过预测模型和奖励机制寻找最优行动。训练方法包括策略梯度、马尔可夫决策过程和深度Q网络。深度Q网络解决了复杂游戏状态过多的问题，使用神经网络进行优化，并通过双重网络避免连续经验的偏差。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

强化学习经常被用来进行游戏AI的开发，其模型在输入输出上具有一些特点

预测模型

强化模型的输入时一个状态，比如游戏中的占位等等，而输出则是在该在状态下最优的行动，二者之间具有一一对应的关系，但问题在于，对于一个游戏，关于最优解我们往往并不能得出统一的最优解标注，因此这与之前的监督分类具有明显的区别。因此我们需要通过游戏的结果来反过来调整行动选择，这是一种奖励机制。

奖励机制

强化学习没有明确的损失模型，取而代之的是经历机制，损失模型主要是让模型调整以使损失函数最小化，而奖励机制则是通过调整使奖励最大化。

游戏中一个动作连着一个动作，因此奖励不止应当考虑下一步的即时收益，同时要考虑未来的收益，也因此在计算奖励时会引入衰减率。如图：

 

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