为什么说强化学习是一种人工智能的通用框架?

深度强化学习(Deep Reinforcement Learning) ,强化学习是一种人工智能的通用框架:
1、强化学习是针对一个拥有行动能力的agent 而言的
2、每个行动影响了agent 的未来状态
3、使用标量值回报信号来度量成功
一言以蔽之:选择行动来最大化未来回报。我们最终的目标是寻求得到可以解决所有人类层级的任务的单一的agent,这也是智能agent 的本质。


agent和环境


强化学习结构:
在每个时间步t、agent:
–接受状态St
–接受标量回报rt
–执行行动at
强化学习的环境:
–接受行动at
–产生状态St
–产生标量回报rt
为什么说强化学习是一种人工智能的通用框架?_第1张图片


强化学习的场景和例子


1、控制物理系统:行走、飞行、驾驶、游泳、……
2、与用户进行交互:客户维护retain customers、个性化频道personalisechannel、用户体验优化optimiseuser experience、……
3、解决物流问题:规划scheduling、带宽分配bandwidth allocation、电梯控制、认知无线电cognitive radio、电力优化power optimisation、……
4、玩游戏:棋类、扑克、围棋、Atari 游戏、……
5、学习序列化算法:注意力attention、记忆memory、条件计算conditional computation、激活activation


策略policy 和估值value 函数


策略π 是给定状态下选择行动的行为函数:
a=π(s)
估值函数Qπ(s, a)是从状态s开始在策略π 下采取行动a 的期望全回报:

估值就是评估在状态s 时采取行动a 的好坏。


强化学习的几个方向


基于策略的强化
–直接搜索最优策略π*
–目标就是得到最大未来回报的策略
基于估值的强化
–估计最优值函数Q*(s, a)
–在任何策略下可获得的最大值
基于模型的强化
–构建一个环境的迁移模型
–使用该模型进行规划(通过查找规则)

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