Reinforcement Learning原理与代码实例讲解

Reinforcement Learning原理与代码实例讲解

1.背景介绍

强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个重要分支,它关注如何基于环境反馈来学习行为策略,以最大化长期累积奖励。与监督学习和无监督学习不同,强化学习没有提供明确的输入/输出对样本,而是通过与环境的互动来学习。

强化学习的思想源于心理学中的行为主义理论,后来被数学家扩展到最优控制理论和运筹学中。近年来,随着深度学习的兴起,结合深度神经网络,强化学习在多个领域取得了突破性进展,如电子游戏、机器人控制、自动驾驶等。

强化学习的核心思想是让智能体(Agent)通过与环境(Environment)的交互来学习,获得奖励最大化的策略。这种学习过程没有人为标注的训练数据,而是通过试错和累积经验来优化决策。

graph TD
    A[Agent] -->|Action| B(Environment)
    B -->|Reward, Next State| A

2.核心概念与联系

2.1 智能体(Agent)

智能体是指能够感知环境、做出决策并执行动作的主体。它根据当前状态选择一个动作,将动作执行到环境中,并观察环境的反馈。

2.2 环境(Environment)

环境是指智能体所处的外部世界,