学习笔记五:
1. 强化学习(Reinforcement Learning):强化学习是一种通过与环境交互学习来优化决策的方
法。它通过模拟智能体在环境中采取动作并观察奖励信号来学习最优的策略。
2. 马尔可夫决策过程(MDP):马尔可夫决策过程是强化学习中的一个建模框架,描述了智能体与
环境之间的交互。它具有马尔可夫性质,即智能体对未来的决策只依赖于当前的状态。
3. 值函数和策略:值函数表示智能体在某个状态下的价值,策略表示智能体在某个状态下采取动作的
概率分布。
4. Q学习与策略梯度:Q学习是一种基于值函数的强化学习算法,通过更新Q值来学习最优策略。策
略梯度是一种基于策略的强化学习算法,通过梯度上升来优化策略参数。
5. 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning):深度强化学习将深度学习与强化学习相结合,
通过使用神经网络函数近似值函数或策略。DQN、DDPG和PPO等是深度强化学习中常用的算
法。
6. 探索和利用的平衡:在强化学习中,探索是指尝试未知动作以获得更多信息,利用是指选择已知效
果好的动作以获取更多奖励。在平衡探索和利用之间是一个重要的挑战。
7. 模型基于强化学习:模型基于强化学习是一种通过学习环境的模型来改进决策的方法。通过近似环
境的动态和奖励函数,模型可以进行规划和预测,从而提高决策的性能。
8. 多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning):多智能体强化学习是研究多个智能
体在相互作用中学习和决策的领域。它包括合作和竞争等场景,如博弈论和多智能体竞赛游戏。
这些是强化学习和深度强化学习的一些关键概念和算法。如果你对某个具体的主题感兴趣,我可以提供
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