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什么是强化学习RL?强化学习 核心技术是什么?有哪些主要作用和应用场景分享(图文详解1)

AIGC Micheal 10个月前 (12-22) 226次浏览 已收录 扫描二维码

什么是强化学习RL?强化学习 核心技术是什么?有哪些主要作用和应用场景分享(图文详解1)

什么是强化学习RL?强化学习 核心技术是什么?有哪些主要作用和应用场景分享

强化学习 (RL)

强化学习 (RL) 是一种机器学习技术,它允许智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。RL 智能体通过尝试不同的动作并观察由此产生的奖励或惩罚来学习。随着时间的推移,智能体会调整其行为策略,以最大化其获得的奖励。

RL 的核心技术

  • 马尔可夫决策过程 (MDP):MDP 是 RL 中使用的一种数学模型,它描述了智能体与环境之间的交互。MDP 由以下元素组成:
    • 状态空间:智能体可以处于的所有可能状态的集合。
    • 动作空间:智能体可以采取的所有可能动作的集合。
    • 奖励函数:智能体在每个状态下采取每个动作时收到的奖励。
    • 状态转移概率:智能体在每个状态下采取每个动作时转移到下一个状态的概率。
  • 价值函数:价值函数是状态或状态-动作对的期望奖励。价值函数可以用来评估智能体的行为策略。
  • 策略:策略是智能体在每个状态下采取的行动。策略可以是确定性的,也可以是随机的。

RL 的主要作用

  • 学习最优行为策略:RL 智能体可以通过与环境的交互来学习最优的行为策略。最优的行为策略是使智能体获得最大奖励的策略。
  • 解决复杂问题:RL 可以用来解决许多复杂的问题,例如机器人控制、游戏和金融。
  • 提高效率:RL 可以帮助智能体在不完全信息和不确定性下做出决策。这可以提高智能体的效率。
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