强化学习是机器学习的一个分支,核心思想是通过与环境的交互,使代理(Agent)学习如何在给定的环境中采取行动,从而最大化某一预定义的奖励函数。与其他机器学习方法不同的是,强化学习不依赖于标记的数据集,而是通过试错的方式逐步学习策略。
强化学习是机器学习的一个分支,核心思想是通过与环境的交互,使代理(Agent)学习如何在给定的环境中采取行动,从而最大化某一预定义的奖励函数。与其他机器学习方法不同的是,强化学习不依赖于标记的数据集,而是通过试错的方式逐步学习策略。
强化学习,可以视为一个决策制定过程,其学习过程受到了生物学中的试错学习与决策制定机制的启发。其主要组成部分包括:
1、代理(Agent):在强化学习中,代理是进行决策的实体。
2、环境(Environment):代理所处的外部条件,它会对代理的每一个行动给予反馈。
3、状态(State):代表环境在某一特定时刻的描述。
4、行动(Action):代理可以在某个状态下采取的操作。
5、奖励(Reward):代理在采取某个行动后,环境给予的即时反馈。它指导了代理的学习方向。
在真实应用中,强化学习已被广泛应用于游戏(如AlphaGo)、机器人导航、股票交易策略、医疗决策制定等领域,其能够在不确定性的环境中找到优异策略,使得很多问题得到了新的解决思路。
强化学习作为机器学习的一种,持续吸引研究者探索其深度和广度,帮助机器更好地理解与环境的互动,并做出智能决策。
延伸阅读:
强化学习与其他机器学习方法的区别
强化学习与监督学习、非监督学习都有其独特的差异。其中,监督学习需要大量的标记数据,而强化学习则通过与环境的交互获得反馈;非监督学习则主要聚焦于找到数据的内在结构。强化学习的目标是学习一个策略,使得代理在与环境互动中获得的总奖励最大化。
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