93、强化学习与自然语言处理：技术原理与应用探索

强化学习与自然语言处理：技术原理与应用探索

1. 强化学习概述

强化学习旨在解决智能体如何在未知环境中，仅依据感知和偶尔的奖励来提升自身能力的问题。它是构建智能系统的广泛适用范式，具有重要的研究价值。

1.1 智能体设计与学习信息类型

智能体的整体设计决定了需要学习的信息类型：
- 基于模型的强化学习智能体 ：获取或配备环境的转移模型 (P(s’ | s, a))，并学习效用函数 (U(s))。
- 无模型的强化学习智能体 ：可以学习动作 - 效用函数 (Q(s, a)) 或策略 (\pi(s))。

1.2 效用学习方法

效用的学习可以采用多种不同的方法：
- 直接效用估计 ：将给定状态的总观测奖励作为学习其效用的直接证据。
- 自适应动态规划（ADP） ：从观测中学习模型和奖励函数，然后使用价值或策略迭代来获取效用或最优策略。ADP 能充分利用环境邻域结构对状态效用的局部约束。
- 时间差分（TD）方法 ：调整效用估计，使其与后续状态的估计更加一致。可以将其视为 ADP 方法的简单近似，无需转移模型即可学习。不过，使用学习到的模型生成伪经验可以加快学习速度。

1.3 动作 - 效用函数学习

动作 - 效用函数（Q 函数）可以通过 ADP 方法或 TD 方法进行学习。使用 TD 方法时，Q 学习在学习和动作选择阶段都不需要模型，这简化了学习问题，但可能会限制在复杂环境中的学