12、强化学习与计算机视觉算法解析

强化学习与计算机视觉的结合应用

最新推荐文章于 2025-08-21 09:27:39 发布

皮肤PHP

最新推荐文章于 2025-08-21 09:27:39 发布

阅读量57

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：机器学习面试通关指南文章标签：强化学习 Q-学习 DQN

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/k5l6m/article/details/151041040

28 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

强化学习与计算机视觉算法解析

在强化学习中，智能体（agent）依据策略来选择在给定状态下的最优动作。常用策略之一是 ε - 贪心策略（epsilon - greedy policy），在训练初期，智能体更多地进行探索，随着经历更多的状态、动作和奖励后，会更多地进行利用。

智能体选择动作后会观察该动作带来的奖励，并更新策略以在未来状态和动作中表现更好。这个过程可以用以下流程图表示：

graph TD;
    A[给定状态] --> B[依据策略选择动作];
    B --> C[执行动作并获取奖励];
    C --> D[更新策略];
    D --> A;

Q - 学习的目标是让智能体在给定状态下选择动作以最大化长期奖励。但如果奖励设计缺乏细节，可能导致短视行为。因此，考虑长期预期奖励很重要，它不仅包括即时动作的奖励，还包括未来可能获得的奖励。

以机器人在迷宫中寻找出口为例，迷宫中有炸弹（不良奖励）和金子（良好奖励），出口在右上角，中间有死胡同。机器人选择往中间走，进入死胡同的概率高，到达出口的概率低，所以往右上角走的总预期奖励更高。

Q - 值是在特定状态下采取某个动作的预期累积奖励，Q - 函数以状态 - 动作对为输入，输出 Q - 值。Q - 学习中的最优策略是在每个状态下选择具有最高 Q - 值的动作。每次动作后，使用贝尔曼方程（Bellman equation）更新 Q - 值和策略