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人工智能之強化學習(RL)

2018-05-05 08:12

AI優化生活

關注

強化學習設計考慮：

1）如何表示狀態空間和動作空間。

2）如何選擇建立信號以及如何通過學習來修正不同狀態－動作對的值。

3）如何根據這些值來選擇適合的動作。

強化學習常見算法：

強化學習的常見算法包括：1）時間差分學習（Temporal difference learning）；2）Q學習（Q learning）；3）學習自動（LearningAutomata）；4）狀態－行動－回饋－狀態－行動（State－Action－Reward－State－Action）等。

強化學習目標：

強化學習通過學習從環境狀態到行為的映射，使得智能體選擇的行為能夠獲得環境最大的獎賞，使得外部環境對學習系統在某種意義下的評價（或整個系統的運行性能）為最佳。簡單的說，強化學習的目標是動態地調整參數，達到強化信號最大。

強化學習應用前景：

前段時間被刷屏的機器人，大家一定不陌生吧，來自波士頓動力的機器人憑借出色的平衡性給大家留下了深刻的印象。機器人控制領域就使用了大量的強化學習技術。除此之外，游戲、3D圖像處理、棋類（2016年備受矚目的AlphaGo圍棋）、等領域都有應用。

機器人

游戲

3D 圖像處理

人機大戰

結語：

強化學習是通過對未知環境一邊探索一邊建立環境模型以及學習得到一個最優策略。強化學習與其他機器學習算法不同的地方在于沒有監督者，只有一個Reward信號，而且反饋是延遲的。強化學習是人工智能之機器學習中一種快速、高效且不可替代的學習算法，實際上強化學習是一套很通用的解決人工智能問題的框架，值得人們去研究。另外，深度學習［參見人工智能（22）］和強化學習相結合，不僅給強化學習帶來端到端優化便利，而且使得強化學習不再受限于低維空間，極大地拓展了強化學習的使用范圍。谷歌DeepMind中深度強化學習領頭人David Silver曾經說過，深度學習（DL）＋強化學習（RL）＝人工智能（AI）。

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