飞桨强化学习结营体验

对于深度学习刚入门的我来说，强化学习又是个新名词。以前听过的只有监督学习，和无监督学习等。下面图片用简单的图片来解释什么是强化学习

我的理解是强化学习偏向于控制部分，即输出最佳的执行方案，跟我们平常用的优化方法，粒子群，基因不同在于这个。当然个人理解，有更好的理解可以补充。
强化学习的原理强化学习是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来，其基本原理是：
如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强。Agent的目标是在每个离散状态发现最优策略以使期望的折扣奖赏和最大。
强化学习把学习看作试探评价过程，Agent选择一个动作用于环境，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生一个强化信号(奖或惩)反馈给Agent，Agent根据强化信号和环境当前状态再选择下一个动作，选择的原则是使受到正强化(奖)的概率增大。选择的动作不仅影响立即强化值，而且影响环境下一时刻的状态及最终的强化值。
强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是Agent对所产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉Agent如何去产生正确的动作。由于外部环境提供了很少的信息，Agent必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，Agent在行动一一评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。
强化学习系统学习的目标是动态地调整参数，以达到强化信号最大。若已知r/A梯度信息，则可直接可以使用监督学习算法。因为强化信号r与Agent产生的动作A没有明确的函数形式描述，所以梯度信息r/A无法得到。因此，在强化学习系统中，需要某种随机单元，使用这种随机单元，Agent在可能动作空间中进行搜索并发现正确的动作。
这门课的内容非常丰富，还需要好好消化，学习一直在路上。