强化学习2021作业1.rar

强化学习（RL）是人工智能领域的一个重要分支，它专注于研究智能体如何通过与环境互动来学习最优策略。在这个“rl入门作业”中，我们可以推测这是一个关于强化学习的基础教学材料，可能包含了一些基本的RL概念、算法实现以及实验结果的展示。 在给定的压缩包文件中，我们看到几个关键文件： 1. 任务1、任务2和任务3示例结果.png：这些可能是学生在完成RL作业时得到的不同阶段的结果可视化。通常在RL中，一个任务可能涉及训练一个智能体学习在一个环境中达到特定目标，比如在游戏环境中获得高分或在迷宫中找到出路。这些结果图可能展示了智能体的学习曲线，比如奖励函数的变化、策略的改进等。 2. cnn_mnist.py：这可能是一个使用卷积神经网络（CNN）解决MNIST手写数字识别问题的Python脚本。CNN在图像识别任务中非常有效，这里可能是用来作为对比，让学生理解非强化学习方法在解决特定问题上的应用。 3. Adagrad.py、GD.py：Adagrad和梯度下降（GD）是优化算法，用于调整神经网络中的权重以最小化损失函数。Adagrad是一种自适应学习率方法，每个参数的学习率根据其历史梯度进行调整。GD则是最基础的优化算法，按照梯度方向更新参数。这两个文件可能包含了实现这两种优化算法的代码示例。 4. MLP_mnist.py：多层感知器（MLP）是一种前馈神经网络，常用于分类和回归任务。这个文件可能是用MLP解决MNIST问题的代码，同样是为了对比不同的机器学习方法。 通过对这些文件的分析，我们可以推测这个“rl入门作业”涵盖了以下几个强化学习的知识点： - 强化学习的基本概念：包括环境、状态、动作、奖励和策略。 - 基本的强化学习算法：可能包括Q学习、SARSA或其他动态规划方法。 - 学习过程的评估与可视化：通过学习曲线展示智能体性能的提升。 - 优化算法：如梯度下降和Adagrad在训练神经网络模型中的应用。 - 模型与环境的交互：智能体如何通过与环境的交互来获取奖励并调整策略。 - 非强化学习方法的对比：例如，使用CNN和MLP解决MNIST问题，让学生了解强化学习与其他机器学习范式的区别。 这个作业可能旨在帮助初学者建立强化学习的基本理解，通过实际编程实践来掌握理论知识，并对比不同的学习策略和优化技术。