华为云建设网站,国内空间,模仿建设网站是侵权吗,3d动画特效制作软件强化学习是机器学习的一种学习方式#xff0c;它跟监督学习、无监督学习是对应的。本文将详细介绍强化学习的基本概念、应用场景和主流的强化学习算法及分类。 目录
什么是强化学习#xff1f;
强化学习的应用场景
强化学习的主流算法
强化学习(reinforcement learning) … 强化学习是机器学习的一种学习方式它跟监督学习、无监督学习是对应的。本文将详细介绍强化学习的基本概念、应用场景和主流的强化学习算法及分类。 目录
什么是强化学习
强化学习的应用场景
强化学习的主流算法
强化学习(reinforcement learning) 什么是强化学习
强化学习并不是某一种特定的算法而是一类算法的统称。
如果用来做对比的话他跟监督学习无监督学习 是类似的是一种统称的学习方式。 强化学习算法的思路非常简单以游戏为例如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分那么就进一步「强化」这种策略以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的各种「绩效奖励」非常类似。我们平时也常常用这样的策略来提高自己的游戏水平。 在 Flappy bird 这个游戏中我们需要简单的点击操作来控制小鸟躲过各种水管飞的越远越好因为飞的越远就能获得更高的积分奖励。
这就是一个典型的强化学习场景
机器有一个明确的小鸟角色——代理需要控制小鸟飞的更远——目标整个游戏过程中需要躲避各种水管——环境躲避水管的方法是让小鸟用力飞一下——行动飞的越远就会获得越多的积分——奖励 强化学习和监督学习、无监督学习 最大的不同就是不需要大量的“数据喂养”。
而是通过自己不停的尝试来学会某些技能。 强化学习的应用场景
强化学习目前还不够成熟应用场景也比较局限。最大的应用场景就是游戏了。
游戏 2016年AlphaGo Master 击败李世石使用强化学习的 AlphaGo Zero 仅花了40天时间就击败了自己的前辈 AlphaGo Master。
2019年1月25日AlphaStar 在《星际争霸2》中以 101 击败了人类顶级职业玩家
2019年4月13日OpenAI 在《Dota2》的比赛中战胜了人类世界冠军。 机器人
机器人很像强化学习里的「代理」在机器人领域强化学习也可以发挥巨大的作用。
其他
强化学习在推荐系统对话系统教育培训广告金融等领域也有一些应用 强化学习的主流算法
免模型学习Model-Free vs 有模型学习Model-Based
在介绍详细算法之前我们先来了解一下强化学习算法的2大分类。这2个分类的重要差异是智能体是否能完整了解或学习到所在环境的模型
有模型学习Model-Based对环境有提前的认知可以提前考虑规划但是缺点是如果模型跟真实世界不一致那么在实际使用场景下会表现的不好。
免模型学习Model-Free放弃了模型学习在效率上不如前者但是这种方式更加容易实现也容易在真实场景下调整到很好的状态。所以免模型学习方法更受欢迎得到更加广泛的开发和测试。 除了免模型学习和有模型学习的分类外强化学习还有其他几种分类方式
基于概率 VS 基于价值回合更新 VS 单步更新在线学习 VS 离线学习 强化学习(reinforcement learning)
又称再励学习、评价学习是一种重要的机器学习方法在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。
但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习而在连接主义学习中把学习算法分为三种类型
非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习。
强化学习RL是机器学习的一个领域涉及软件代理如何在环境中采取行动以最大化一些累积奖励的概念。该问题由于其一般性在许多其他学科中得到研究如博弈论控制理论运筹学信息论基于仿真的优化多智能体系统群智能统计和遗传算法。。在运筹学和控制文献中强化学习被称为近似动态规划或神经动态规划。
