RL进阶——Bootstrap从头开始实施

最新推荐文章于 2024-12-23 20:13:40 发布

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分类专栏： AI人工智能与大数据深度学习实战文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

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本文深入探讨了强化学习（RL）的基本概念，包括环境模型、动作空间、状态空间、奖励函数、策略和价值函数。作者还讨论了动态规划、模型free算法、蒙特卡罗方法和时序差分学习，强调了策略梯度下降在RL中的应用。通过详细的RL流程和实际案例，帮助读者理解并掌握这项技术。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Reinforcement Learning (RL) 是机器学习领域的一个重要分支，其研究目标是建立一个智能系统，能够通过与环境的互动、学习经验并作出适当的反应来实现自我学习、提升性能、解决问题等目的。其基本方法是基于马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）和动态规划，将状态空间、策略函数和奖励函数作为输入，输出最优动作或策略，从而指导智能体进行有效决策。通过与环境的交互，智能体可以不断学习新的知识，从而使得智能体在任务和环境中取得更好的表现。

本文将从头到尾详细阐述一套完整的RL流程，包括环境建模、策略梯度下降、经验回放、超参数调整、DDPG算法推演等多个方面，详细解读这些RL技术背后的数学原理，并提供代码实现，帮助读者快速掌握这项强大的机器学习技术。本文适合具有一定机器学习基础和强烈对RL感兴趣的读者阅读。

作者：刘惠璇，深圳大学机器学习与应用中心算法工程师。

2.基本概念及术语介绍

2.1 RL概述

Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning that aims to build an intelligent system capable of learning from experience and adapting its behavior in response to new situations with the goal of achieving optimal results over time. It belon