人工智能之強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)考慮:
1)如何表示狀態(tài)空間和動作空間。
2)如何選擇建立信號以及如何通過學(xué)習(xí)來修正不同狀態(tài)-動作對的值。
3)如何根據(jù)這些值來選擇適合的動作。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)常見算法:
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的常見算法包括:1)時間差分學(xué)習(xí)(Temporal difference learning);2)Q學(xué)習(xí)(Q learning);3)學(xué)習(xí)自動(LearningAutomata);4)狀態(tài)-行動-回饋-狀態(tài)-行動(State-Action-Reward-State-Action)等。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)目標(biāo):
強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過學(xué)習(xí)從環(huán)境狀態(tài)到行為的映射,使得智能體選擇的行為能夠獲得環(huán)境最大的獎賞,使得外部環(huán)境對學(xué)習(xí)系統(tǒng)在某種意義下的評價(或整個系統(tǒng)的運(yùn)行性能)為最佳。簡單的說,強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是動態(tài)地調(diào)整參數(shù),達(dá)到強(qiáng)化信號最大。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用前景:
前段時間被刷屏的機(jī)器人,大家一定不陌生吧,來自波士頓動力的機(jī)器人憑借出色的平衡性給大家留下了深刻的印象。機(jī)器人控制領(lǐng)域就使用了大量的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)。除此之外,游戲、3D圖像處理、棋類(2016年備受矚目的AlphaGo圍棋)、等領(lǐng)域都有應(yīng)用。
機(jī) 器 人
游 戲
3D 圖 像 處 理
人 機(jī) 大 戰(zhàn)
結(jié)語:
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學(xué)習(xí)得到一個最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法不同的地方在于沒有監(jiān)督者,只有一個Reward信號,而且反饋是延遲的。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)中一種快速、高效且不可替代的學(xué)習(xí)算法,實(shí)際上強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一套很通用的解決人工智能問題的框架,值得人們?nèi)パ芯。另外?strong>深度學(xué)習(xí)[參見人工智能(22)]和強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合,不僅給強(qiáng)化學(xué)習(xí)帶來端到端優(yōu)化便利,而且使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)不再受限于低維空間,極大地拓展了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的使用范圍。谷歌DeepMind中深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)頭人David Silver曾經(jīng)說過,深度學(xué)習(xí)(DL)+ 強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL) = 人工智能(AI)。

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