2、强化学习入门

于 2025-10-07 11:20:08 发布
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分类专栏： 深度强化学习入门指南 文章标签： 强化学习 马尔可夫决策过程 智能体
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强化学习入门

1. 致谢与作者介绍

有许多人帮助完成了相关项目。感谢 Milan Cvitkovic、Alex Leeds、Navdeep Jaitly、Jon Krohn、Katya Vasilaky 和 Katelyn Gleason 的支持与鼓励。也感谢 OpenAI、PyTorch、Ilya Kostrikov 和 Jamromir Janisch 提供深度强化学习算法不同组件的高质量开源实现。同时感谢 Arthur Juliani 关于环境设计的早期讨论。

还有很多人对早期草稿提供了有见地的反馈，包括 Alexandre Sablayrolles、Anant Gupta 等众多人士。此外，非常感谢 Pearson 制作团队的精心付出，让文本质量有了很大提升。最后，要感谢编辑 Debra Williams Cauley 的耐心、鼓励以及帮助实现了创作。

作者 Laura Graesser 是谷歌从事机器人研究的软件工程师，拥有纽约大学计算机科学硕士学位，专注于机器学习。Wah Loon Keng 是 Machine Zone 的 AI 工程师，将深度强化学习应用于工业问题，有理论物理和计算机科学背景。他们共同开发了两个深度强化学习软件库，并就该主题进行了多次演讲和教程分享。

2. 强化学习概述

2.1 强化学习的概念

强化学习（RL）致力于解决顺序决策问题，许多现实世界的问题，如玩电子游戏、体育活动、驾驶、优化库存、机器人控制等都可以用这种方式来构建。在解决这些问题时，我们有一个目标，比如赢得游戏、安全到达目的地或最小化产品制造成本。我们采取行动，并从世界中获得关于离目标有多近的反馈，如当前分数、到目的地

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强化学习里面的概念、公式，相比ML/DL特别多，初学者刚学RL时，很容易被接连不断的概念、公式给绕晕，而且经常忘记概念与公式符号表达的一一对应(包括我自己在1.10日之前对好多满是概念/公式的RL书完全看不下去，如今都看得懂了，故如果读文本之前，你正在被RL各种公式困扰，相信看完这篇RL极简入门后就完全不一样了)。
强化学习新手入门
qq_40641591的博客
10-22 2054
强化学习作为机器学习中一个至关重要的领域，它构建了一个充满探索与反馈的动态过程。在这个过程中，智能体就如同一位不断摸索的学习者，试图在与环境的反复交互中，找寻那一条能够引领其获取最大累积奖励的最优策略。在图中，机器人面对一个环境，这个环境中有不同的物体（如球或障碍物），它需要通过行动来影响环境。箭头指示了智能体如何通过动作与环境进行交互（例如，它可以控制球向某个方向移动或者执行推球动作等），同时从环境中获得反馈（奖励或惩罚），这一过程反映了强化学习的机制。
强化学习入门之基本概念
weixin_43575792的博客
04-14 1256
开始学习强化学习，真是一言难尽！百度百科定义：强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏。
强化学习入门
qq_39650423的博客
11-25 2609
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种基于反馈的机器学习技术，适用于序列决策问题。在强化学习中，智能体（Agent）通过与环境（Environment）不断交互，根据环境的反馈调整自身行为，以最大化累积奖励（Reward）。强化学习问题可以描述为一个智能体从与环境的交互中不断学习以完成特定目标（比如取得最大奖励值）。
强化学习入门指南（含实战代码）
m0_74298497的博客
03-05 2723
强化学习是一种让智能体通过与环境交互来学习最优行为策略的方法。智能体在某一状态（State）下执行动作（Action），环境根据动作返回新的状态和奖励，智能体的目标是学习一个策略（Policy），使其在长期内获得最大化的累积奖励。这种方法特别适用于动态、不确定性强的场景，例如机器人导航或游戏中的决策。与监督学习（需要大量标记数据）和无监督学习（发现数据中的模式）不同，强化学习通过试错和奖励机制进行学习，更接近生物的学习方式。
强化学习极简入门
q774798577的博客
02-14 1281
所谓强化学习（Reinforcement Learning,简称RL），是指基于智能体在复杂、不确定的环境中最大话它能获得的奖励，从而达到自主决策的目的。经典的强化学习模型可以总结为下图的形式（智能体、行为、环境、状态、奖励）：我们知道目前主流的深度学习网络是基于仿生学模仿人脑神经元建立的。而强化学习模仿的是智能体与环境的交互。如上图：Agent：智能体。Environment,即环境。Action()即动作。state:状态.指tt时刻的状态，指t+1时刻的状态。
强化学习—A2C
Tony Wey的博客
08-12 2544
Advantage Actor-Critic (A2C) 是一种有效的强化学习算法，通过引入 Advantage Function 来改进传统的 Actor-Critic 方法，从而减少方差并提高策略更新的效率。在实际应用中，A2C 被广泛用于解决多种复杂的强化学习问题。
强化学习入门总结
菜鸟很菜的专栏
10-13 14万+
目录 一、强化学习概述 1.强化学习简介 2.发展历程： 3.MDP（马儿可夫决策过程） 4.why RL？ 5.总结： 二、强化学习求解方法 1.动态规划方法 2.蒙特卡洛方法 3.时间差分方法 三、强化学习算法分类 1.分类一： 2.分类二： 3.分类三： 4.分类四： 四、代表性算法 1.Q-learning 2.Sarsa: 3.大名鼎鼎的DQN 4...
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JS表格转Excel实现[可运行源码]
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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
深度强化学习入门经典资料集锦
该文档为《强化学习导论》一书的概要，是入门深度强化学习的基础读物。强化学习是机器学习的一个分支，关注如何基于环境的反馈来优化决策。文档涉及了强化学习的基本概念，如马尔可夫决策过程（MDP），策略、价值...
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