2、强化学习入门：从基础概念到实际应用

强化学习入门：从基础概念到实际应用

1. 深度强化学习中的“深度”

在机器学习的广阔领域中，深度学习模型是众多可用于图像分类的模型之一。一般而言，图像分类只需一个能接收图像并返回类别标签的函数，这类带有可调整参数的模型被称为参数化模型。

参数化模型的训练过程通常始于随机初始化参数，此时模型会为输入图像输出随机的类别标签。随后，通过训练过程不断调整参数，使模型在图像分类任务上的表现逐步提升，直至参数达到最优值，模型的分类性能也达到最佳。参数化模型不仅适用于分类任务，还可用于回归分析，通过拟合数据集来对未知数据进行预测。

深度神经网络在许多任务中备受青睐，尤其是图像分类，因其在很多情况下是最准确的参数化机器学习模型。这主要得益于其对数据的独特表示方式。深度神经网络具有多个层次，这使得模型能够学习输入数据的分层表示，即组合性表示。就像人类语言具有组合性一样，一本书由多个章节组成，章节由段落组成，段落由句子组成，最终到最小的意义单位——单词。每个层次都传达着特定的意义，整本书传达整体意义，而段落传达较小的观点。

深度神经网络同样可以学习数据的组合性表示。例如，它可以将图像表示为原始轮廓和纹理的组合，这些组合进一步构成基本形状，最终形成完整、复杂的图像。这种通过组合性表示处理复杂性的能力，正是深度学习强大之处。

2. 强化学习概述

在解决问题时，明确问题本身和解决方案之间的区别至关重要，也就是要区分我们希望解决的任务和为解决这些任务而设计的算法。深度学习算法可应用于多种类型的问题和任务，图像分类和预测任务是深度学习的常见应用，因为在深度学习出现之前，由于图像的复杂性，自动化图像处理的能力非常有限。

然而，还