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强化学习理论、算法及应用.docx
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2023-09-26
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强化学习理论、算法及应用
随着人工智能技术的快速发展,强化学习作为其中的一个重要分支,
已经在各个领域取得了显著的成果。从最初的发展到现在,强化学习
已经形成了较为完整且丰富的理论体系,并且涌现出了许多高效的算
法。本文将深入探讨强化学习的理论基础、常用算法以及在不同领域
中的应用,同时分析未来发展方向和挑战。
强化学习是一种通过与环境互动来学习的机器学习方法,其目标是在
一系列的决策中寻找最优策略。在强化学习中,智能体通过试探性地
与环境互动,并根据得到的奖励或惩罚来优化自身的行为。强化学习
的核心概念包括价值函数、策略迭代和值迭代等。
Q 学习算法是强化学习中一种基础且重要的算法,它通过建立一个 Q
表来存储每个状态和行为的 Q 值,即预期的长期奖励。Q 学习的目标
是最小化折扣后的累积惩罚,并通过迭代更新 Q 表来逐渐逼近最优策
略。Q 学习算法的优点在于其普适性和简单性,但同时也存在收敛速
度慢、难以处理大状态空间的问题。
强化学习在各种领域中都有着广泛的应用,例如机器人控制、股票交
易等。在机器人控制领域,强化学习可以通过试错的方式让机器人学
习到如何在不同环境中完成指定的任务。例如,DeepMind 曾利用强
化学习成功地训练出能够掌握横扫、拼图等复杂技能的机器人。在股
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zhuzhi
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