强化学习（Reinforcement learning）

引言

强化学习是除了监督学习和无监督学习之外的另一种机器学习方法。

• 监督学习：是从标记好的训练数据中学习模型。

• 无监督学习：是从未标记的数据中发现模式、结构或关系，而无需提前知道预期的输出标签。

• 强化学习：其重点是让智能体（agent）从与环境的交互中学习，以达到最大化某种形式的累积奖励。在强化学习中，智能体采取一系列行动来实现特定目标，然后根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整其行为策略。

强化学习有哪些好处？

1. 适用于复杂环境：强化学习能够处理复杂、不确定和动态的环境，其中传统的监督学习和无监督学习方法可能无法有效应对。

2. 自动化学习：强化学习不需要大量手工标记的训练数据，而是通过与环境的交互自动学习。这使其适用于一些领域，其中标记数据难以获得，成本高昂或不实际。

3. 针对长期目标进行优化： 强化学习本质上侧重于长期奖励最大化，因此适用于行动可带来长期后果的场景。它特别适合每一步都无法立即获得反馈的现实情况，因为它可以从延迟的奖励中学习。
   

强化学习基本元素

• 智能体（Agent）：智能体是强化学习系统的主体，它是进行学习和决策制定的实体。智能体可以是机器人、虚拟角色、自动驾驶汽车，或任何需要在环境中采取行动的实体。

• 环境（Environment）：环境是智能体所处的外部世界，它包括智能体与其互动的所有事物和条件。环境可以是仿真环境、现实世界、游戏环境等。智能体通过与环境互动来获取信息和奖励。

• 状态（State）：状态是描述环境的一个关键因素，它是一个包含有关环境的信息的表示。状态可以是连续的（如传感器数据）或离散的（如棋盘上的棋子位置）。智能体的目标是在不同的状态下采取行动以获得最大的奖励。

• 动作（Action）：动作是智能体可以执行的操作或决策，它们是智能体与环境互动的方式。动作可以是连续的（如控制机器人的关节运动）或离散的（如在棋盘上移动一枚棋子）。

• 奖励（Reward）：奖励是环境提供给智能体的反馈信号，用于评估智能体采取特定动作的好坏。奖励通常是一个数值，表示动作的质量或对智能体的性能产生的影响。智能体的目标是最大化长期累积的奖励。

• 策略（Policy）：策略是智能体在特定状态下选择动作的规则或函数。策略可以是确定性的，即对于每个状态都有一个确定的最佳动作，也可以是随机的，即在每个状态下选择动作的概率分布。

• 价值函数（Value Function）：价值函数用于评估状态或状态-动作对的好坏。它指示在特定状态下采取行动的长期回报期望值。有两种主要类型的价值函数：状态值函数（评估状态的好坏）和动作值函数（评估状态-动作对的好坏）。

• 回报（Return）：回报是智能体在一个时间步骤或一系列时间步骤中获得的累积奖励。强化学习的目标通常是最大化长期回报，这要求智能体能够制定长期规划。

Agent	小鸟
Environment