chap-深度强化学习.pptx

深度强化学习是人工智能领域的一种重要方法，它将传统的强化学习理论与现代的深度学习技术相结合，以解决复杂的决策和控制问题。强化学习的核心是通过智能体与环境的交互，学习到一个策略，使得智能体在长期的交互过程中获得最大的累积奖励。 在强化学习中，智能体（Agent）处于一个环境（Environment）之中，根据接收到的环境状态（State）和奖励反馈（Reward）来做出决策，执行不同的动作（Action）。环境会根据智能体的动作改变状态，并返回奖励，这个奖励可能是即时的，也可能是与未来状态相关的。环境的状态集合（S）和智能体的动作集合（A）定义了智能体可以探索的范围。状态转移概率（p(s'|s,a)）描述了从当前状态s执行动作a后转移到新状态s'的概率。 强化学习的基本目标是学习到一个策略π(a|s)，它决定了智能体在给定状态下应该采取的动作。策略可以是确定性的，也可以是随机的，取决于问题的具体需求。策略π的性能通常用预期总回报（expected return）来衡量，这是一个考虑了折扣率γ的累积奖励，γ的取值范围在0到1之间，用于平衡短期和长期奖励的权衡。 马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是强化学习中常用的一种数学框架，它假设当前状态完全决定了未来的状态转移和奖励，即满足马尔可夫性质。策略π(a|s)下的轨迹τ的概率和总回报（return）是计算策略性能的关键。 在深度强化学习中，深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）被用来处理复杂状态表示和策略表示。值函数（Value Function）是评估策略的重要工具，包括状态值函数Vπ(s)和状态-动作值函数Qπ(s,a)，它们分别表示从给定状态出发，遵循策略π的期望总回报。贝尔曼方程描述了这两个值函数之间的关系，是强化学习算法的基础。 强化学习中有两种主要的学习方式：基于值函数的策略学习和基于策略的策略学习。基于值函数的方法，如Q-learning，通过更新Q函数来逼近最优策略；而基于策略的方法，如策略梯度算法，直接优化策略参数以提高预期回报。 在实际应用中，强化学习可以分为基于模型的和模型无关的两类。基于模型的强化学习算法，如策略迭代和值迭代，利用环境的模型（状态转移概率和奖励函数）来规划策略；而模型无关的算法，如蒙特卡罗学习和时序差分学习（TD learning），则不需要环境模型，而是通过直接与环境交互和样本经验来更新策略。 深度强化学习已经在游戏控制、机器人操作、自然语言处理等领域取得了显著成果，它的灵活性和强大的表示能力使其成为解决许多复杂问题的有力工具。随着计算能力和数据量的不断提升，深度强化学习将持续推动人工智能的发展。