63、强化学习与生成对抗网络：从基础概念到实际应用

强化学习与生成对抗网络：从基础概念到实际应用

1. 强化学习基础

强化学习（RL）的基本思想是将世界划分为行动的智能体（agent）和包含其他一切的环境（environment）。智能体被赋予一系列选项，并使用策略（policy）选择其中一个。环境执行该动作以及后续效果（如在游戏中做出回应动作、进行模拟或实际操作），然后向智能体返回一个奖励（reward），描述其所选动作的质量，通常奖励反映了智能体在某种程度上改善环境的成功程度。

1.1 简单算法应用

以单人游戏 Flippers 为例，最初使用简单算法将奖励记录在表格中，并在可能的情况下使用简单策略选择奖励最高的动作。但这种方法难以应对现实世界的不可预测性。

1.2 算法改进

• Q - 学习算法 ：对原方法进行改进，采用更好的更新规则和学习策略。
• SARSA 算法 ：通过预先选择下一步动作，进一步改进方法，使智能体在 Flippers 游戏中表现更好。

1.3 强化学习的优势与挑战

强化学习相对于监督学习的优势在于它不需要手动标记的数据库，这通常是一个耗时且昂贵的过程。然而，它需要设计一个创建奖励的算法，以引导智能体朝着期望的行为发展，在复杂情况下，这可能是一个难以解决的问题。

1.4 深度强化学习

可以构建一个深度学习系统，它接受棋盘输入并预测每个动作的 Q 值。经过足够的训练，该网络可以变得足够准确，从而可以放弃 Q 表，仅使用网络。深度强化学习已应用于多个领域，如