第28讲 强化学习

最新推荐文章于 2025-11-05 13:38:19 发布
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分类专栏： 机器学习入门到实战（python版） 文章标签： 数学建模 机器学习 人工智能
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28.1 什么是强化学习？

强化学习是一种机器学习方法，其核心是通过训练智能体（软件实体）来理解环境：智能体通过执行动作并观察结果来学习。对于每个正确的动作，智能体会获得正向反馈；而对于每个错误动作，则会获得负向反馈。这种学习方式灵感来源于动物从经验中学习的行为模式，即根据行动产生的后果来制定决策。

在模型中，智能体处于特定状态中。它通过与环境交互执行动作以完成特定任务，并根据执行结果获得奖励或惩罚的反馈。

28.2 强化学习的工作原理

在强化学习中，我们需要训练一个智能体随时间推移学会与特定环境交互。智能体会遵循一系列策略与环境互动，通过观察环境状态来采取相应行动，并根据行动获得的奖励或惩罚来学习决策机制。其工作原理可通过国际象棋大师的

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前言：强化学习这个概念是2017年乌镇围棋峰会上Alpha Go战胜了当时世界排名第一的柯洁而被普通大众知道，后面随着强化学习在各大游戏比如王者荣耀中被应用，而被越来越多的人熟知。王者荣耀AI团队，甚至在顶级期刊AAAI上发表过强化学习在王者荣耀中应用的论文。那么强化学习到底是什么，如何应用的了？下面和大家分享我对于强化学习的整个过程，以及强化学习目前在工业界是如何应用的一些看法，欢迎沟通交流，没有任何计算机基础的也可以看的懂。 1 简介强化学习 强化学习是机器学习的一个分支，关于机器学习我不再重复介绍，
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个人强化学习总结，根据西湖大学强化学习线上教学视频，是赵老师主讲
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强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种学习策略，模型（或智能体）通过与环境交互，获取奖励或惩罚，从而优化其行为策略。与监督学习不同，强化学习的目标是通过试错的方式来学习最优的决策策略。智能体（Agent）：执行行动的主体。环境（Environment）：智能体进行决策的外部系统。状态（State）：环境的当前情况。动作（Action）：智能体根据状态选择的行为。奖励（Reward）：智能体执行动作后获得的反馈，通常是数值化的。策略（Policy）
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强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的，与并列。它最大的特点，是通过与环境互动，在不断试错中“学习”如何做出最优决策。强化学习本来是行为心理学中的概念，20世纪70-90年代，随着计算机科学的发展，强化学习逐步被数学化和算法化。其发展的重要时间节点包括：• 1989年：Watkins提出Q-learning算法，为后续发展奠定基础。• 1990年代：蒙特卡洛方法、时序差分学习（TD Learning）等基础理论完善。
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on-policy采用的是当前策略搜集的数据训练模型，每条数据仅使用一次。强化学习是机器学习学习方式的一种，是让计算机实现从一开始完全随机的进行操作，通过不断试错的方式去总结出每一步的最佳行为决策，基于环境给予的反馈，去调整自己的行为决策。学习过程中，不与真实环境进行交互，只从过往经验（dataset）中直接学习，而dataset是采用别的策略收集的数据，并且采集数据的策略并不是近似最优策略。（2）无监督学习：训练数据无标签，通过算法建模，学习总结出数据中的共性模式，从而对未来的数据进行编码、聚类等。
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1.0 强化学习问题的定义 包括环境，智能体，状态，动作，奖赏这些核心元素； 目前成功的强化学习应用一般需要有足够的训练数据；可能来自完美的模型、很接近真实系统的仿真程序、或通过与环境交互收集到的大量数据。 1.1 强化学习的三条发展路线： （1）试错法； （2）最优值控制及其解决方案：值函数和动态规划；（最优控制大部分没有包括学习） 马尔科夫决策过程（Markov Descision Process,MDP）--离散随机版的最优控制问题。 （3）时序差分（Temporal-Differenc
强化学习(Reinforcement Learning)与策略梯度(Policy Gradient)
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预训练模型是一种在大规模数据集上预先训练好的神经网络模型，通过学习数据的通用特征，可以在多种任务上进行迁移学习。预训练模型的思想是利用大规模数据的信息来初始化模型参数，然后通过微调或迁移学习，将模型适应到特定的目标任务上。提升性能：预训练模型在大规模数据集上学习到的通用特征，有助于在特定任务上获得更好的性能。加速开发：使用预训练模型可以大大减少从头开始训练模型所需的时间和计算资源。减少数据需求：对于小规模数据集，预训练模型可以通过迁移学习有效缓解数据不足的问题。降低过拟合风险。
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