4、强化学习入门：概念、方法与实践

强化学习入门：概念、方法与实践

1. 强化学习概述

强化学习是机器学习的一个子类。强化学习算法通过在特定环境中最大化奖励来进行学习，当问题涉及决策或行动时，这些算法非常有用。原则上，强化学习算法可以采用任何统计学习模型，但使用深度神经网络变得越来越流行且有效。

以谷歌DeepMind的AlphaGo为例，它将古老的中国围棋游戏作为测试平台。在与职业围棋选手李世石的五局对弈中，李世石仅赢了一局。这一事件成为强化学习的一个转折点，因为长期以来，围棋被认为不像国际象棋那样容易受到算法推理的影响。

1.1 强化学习的基本概念

• 智能体（Agent） ：是任何强化学习问题的核心，它处理输入以确定采取何种行动。在很多情况下，智能体由深度神经网络实现。
• 环境（Environment） ：是智能体运行的潜在动态条件，更广泛地说，环境是为智能体生成输入数据的任何过程。例如，在飞行模拟器中驾驶飞机的智能体，模拟器就是环境。
• 状态（State） ：是智能体可以访问并用于决策的环境快照。环境通常是一组不断变化的条件，但我们可以对环境进行采样，这些特定时间的样本就是我们提供给智能体的环境状态信息。
• 行动（Action） ：是智能体做出的决策，会导致环境发生变化。比如移动一个特定的棋子，或者在汽车中踩下油门踏板。
• 奖励（Reward） ：是智能体采取行动后，环境给予的正或负信号。奖励是智能体