强化学习导论 | 第一章 简介

概要

主要从四个方面介绍:

• 强化学习是什么？
• 解决什么问题？
• 用什么样的方式解决问题？
• 强化学习的重要概念

强化学习是什么？

强化学习是一个序列决策问题。即处在当前状态应该做出什么样的动作。

强化学习的思想就是在和环境的不断交互中，最大化奖励。以游戏为例，采取某个策略赢得游戏，则“强化”这个策略，即倾向于选择该策略，以取得好的结果。当然，这里也涉及强化学习中的探索（explpration）和利用（exploitation）的权衡。即也会以一定概率选择从未采用过的策略。

强化学习和监督学习、非监督学习并列，都属于机器学习的范畴。下图展现了这种关系。

强化学习和监督学习的区别和联系：

• 区别：监督学习的数据中包含label，需要做的是训练一个模型，根据特征判断其label。而强化学习没有确定的label，而是根据环境反馈的reward来调整策略，即学习如何选择一系列动作，以最大化收益。
• 区别：监督学习的训练数据之间一般是独立的，没有依赖关系。强化学习的输入数据是状态信息，状态之间是有时间依赖的。
• 联系：在实际应用中，监督学习和强化学习都可以使用前馈网络作为网络框架。监督学习的输入是特征，输出是label；强化学习输入是状态的向量，输出是该执行的动作。

强化学习和无监督学习的区别和联系：

• 区别：无监督学习只有数据特征，没有label信息，也没有reward。
• 区别：无监督学习的数据之间也是独立的。

强化学习能解决什么问题？

上面也说到，强化学习其实是一个序列决策问题。当我们需要对于某个状态到达最终状态做决策时，可以选择强化学习方法。

近年来，强化学习在游戏领域取得了很多成果，教会了机器玩游戏，并且能达到超过人类的水平。这里，机器一次次的做出尝试，有时打赢游戏，有时输掉。在这与环境的交互中，机器学会了评估某个状态的价值，某个状态下做某个动作的价值。从而不断优化策略，达到更优的水平。

除了游戏领域，在其他各种领域也逐渐出现了强化学习的身影。人们为了不用的应用设计适合的状态空间、动作空间和奖励函数。从而将强化学习应用到各种任务中。

而且，深度学习的发展也使得其思想与强化学习结合，Deep RL的研究也很多。但目前Deep RL存在很多局限，比如：采样效率较低等。若想要深入了解，请参考深度强化学习的弱点和局限。

强化学习解决问题的方式

强化学习的建模过程如下：

图中的大脑代表智能体（agent），我们通过操作智能体来做动作。图中的地球代表环境，智能体与其进行交互。

图中最重要的三个要素为：

• 状态state：$t$时刻的状态为$S_t$，是状态空间中的一个。
• 动作action：agent根据以往经验或者轨迹采样计算得来的状态-动作价值，在$t$时刻决定作出动作$A_t$。该动作也是动作空间中的一个。
• 奖励reward：agent做出动作$A_t$之后，环境会返回给agent一个奖励。【奖励可能是延迟的，直到最终状态才有一个奖励值。所以在做出一个动作之后，奖励可能为0】

强化学习的重要概念

除了上面介绍的三个主要要素：状态、动作、奖励之外，强化学习还有一些要素和概念需要了解：

• 策略policy：是从state到action的映射，是agent做出动作的依据。表达了在状态s执行动作a的概率，即：
  $$\pi (a|s)=P$$