强化学习基础.rar

我们在思考学习本质时首先想到的可能就是通过与我们的环境进行交互从而学习。当一个婴儿玩耍时，挥动着他的手臂，虽然看起来，他没有明确的老师，但他确实与他的环境有直接的感觉联系。并且这种联系可以产生大量关于因果，行为后果以及为了实现一个目标我们要做什么等信息。在我们的整个生活中，这种交互无疑是我们了解环境和自己的主要知识来源。无论我们是在学习驾驶汽车还是进行对话，我们都非常清楚我们的环境如何回应我们的行为，并且我们试图通过我们的行为影响接下来可能发生的事情。从互动中学习是几乎所有学习和智能的基础。在本书中，我们探讨了一种从互动中学习的计算方法。而不是直接理论化人或动物如何学习，我们探索理想化的学习情境并评估各种学习方法的有效性。也就是说，我们采用人工智能研究员或工程师的观点。我们探索有效解决科学或经济利益学习问题的机器设计，通过数学分析或计算实验评估设计。我们探索的方法称为强化学习，比其他机器学习方法更注重于交互式目标学习。