Reinforcement Learning(强化学习)

资 源 简 介

Reinforcement Learning(强化学习)

详 情 说 明

强化学习是机器学习的一个重要分支，专注于如何让智能体(Agent)通过与环境互动来学习最优策略。与监督学习不同，强化学习不需要预先标注的训练数据，而是通过奖励机制来指导学习过程。

强化学习系统的核心由三个关键要素组成：智能体、环境和奖励。智能体通过观察环境状态，采取动作，然后获得奖励或惩罚。目标是学习一个策略，使得智能体能够最大化长期累积奖励。

马尔可夫决策过程(MDP)是强化学习的理论基础，它假设未来状态只依赖于当前状态和动作。基于这一假设，Q学习等算法通过不断更新Q值(状态-动作对的预期回报)来逼近最优策略。

深度强化学习(DRL)将深度神经网络与强化学习相结合，使得系统能够处理高维状态空间。DQN、A3C等算法在游戏AI、机器人控制等领域取得了突破性成果。

强化学习的应用场景包括游戏AI、自动驾驶、资源管理、推荐系统等。尽管面临探索-利用困境、样本效率低等挑战，强化学习仍然是实现通用人工智能的重要途径之一。