強化學習控制

『壹』 強化學習的基本模型和原理

也叫增強學習，reinforcement learning。分為value-base跟policy-base。主題思想是根據歷史經驗來更多的選擇活得回報版更多的動作，而減少權被懲罰的動作。
常見的value-base演算法有：Q-learning
常見的policy-base演算法有：策略梯度演算法
由於深度學習的火熱，先強化學習都是跟深度學習結合起來，比如deep Q learning，Actor-Critic network等。
[1]Barto A G. Reinforcement learning[J]. A Bradford Book, 1998, volume 15(7):665-685.
[2]Wang J X, Kurth-Nelson Z, Kumaran D, et al. Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system[J]. Nature Neuroscience, 2018, 21(6).

『貳』 強化學習——籃球巨星的問題

籃球巨星通常可以這樣子進行切割，以10局作為一個小周期，40局作為一個大周期，進行游戲的時候再把小周期切分成前5局和後5局。之所以這樣確定周期數，是因為平均5局內會出現一次得分，大概平均每10局會有一次稍微略高的得分機會（2-4倍以內），每50局至少會出現一次免費旋轉，以40局作為一個大周期，可以讓我們對免費旋轉做提前的准備。

『叄』 什麼是強化學習

也叫增強學習，reinforcement learning。分為value-base跟policy-base。主題思想是根據歷史經驗來更多的選擇活得專回報更多的動作，而減少被懲罰的屬動作。
常見的value-base演算法有：Q-learning
常見的policy-base演算法有：策略梯度演算法
由於深度學習的火熱，先強化學習都是跟深度學習結合起來，比如deep Q learning，Actor-Critic network等。
[1]Barto A G. Reinforcement learning[J]. A Bradford Book, 1998, volume 15(7):665-685.
[2]Wang J X, Kurth-Nelson Z, Kumaran D, et al. Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system[J]. Nature Neuroscience, 2018, 21(6).

『肆』 強化學習是什麼 意思

機器學習算來法大概分為三自種：有監督的學習、無監督的學習和強化學習。
強化學習採用的是邊獲得樣例邊學習的方式，在獲得樣例之後更新自己的模型，利用當前的模型來指導下一步的行動，下一步的行動獲得回報之後再更新模型，不斷迭代重復直到模型收斂。

『伍』 強化學習——一路發發的問題

也叫增強學習來，reinforcement learning。分為value-base跟policy-base。主題思源想是根據歷史經驗來更多的選擇活得回報更多的動作，而減少被懲罰的動作。
常見的value-base演算法有：Q-learning
常見的policy-base演算法有：策略梯度演算法
由於深度學習的火熱，先強化學習都是跟深度學習結合起來，比如deep Q learning，Actor-Critic network等。
[1]Barto A G. Reinforcement learning[J]. A Bradford Book, 1998, volume 15(7):665-685.
[2]Wang J X, Kurth-Nelson Z, Kumaran D, et al. Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system[J]. Nature Neuroscience, 2018, 21(6).

『陸』 什麼叫強化學習的探索和利用過程

這一對是強化學習的最主要矛盾。利用，即你利用已學到的知識，採取當前最優的策略，以進入下一個狀態；探索，即你不利用已學到的知識，採取隨機的動作，來探索是否在之後的狀態中有更好的策略。 如果一味地利用，則可能得到局部最優，得不到真正最優的策略；而如果一味地探索，則得到的reward則可能一直很差。

『柒』 強化學習與其他機器學習方法有什麼不同

我們都知道，人工智慧是一個十分重要的技術，現在很多的大型科技公司都開始重視人工智慧的發展。人工智慧的發展不是空穴開風，是因為機器學習使得人工智慧有了飛躍的發展。其實機器學習的方法有很多，在這篇文章中我們就重點說一下機器學習中的強化學習。強化學習是機器學習中一個十分重要的方法，那強化學習與其他機器學習方法究竟有什麼不同呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。
首先我們給大家介紹一下什麼是強化學習，其實強化學習又稱再勵學習、評價學習，是一種重要的機器學習方法，在智能控制機器人及分析預測等領域有許多應用。在傳統的機器學習分類中沒有提到過強化學習，而在連接主義學習中，把學習演算法分為三種類型，即非監督學習、監督學習和強化學習。
那麼強化學習與別的演算法有什麼區別呢？首先我們給大家說一下監督學習和強化學習的區別，在監督學習中，在外部有一個「監督主管」，它擁有所有環境的知識，並且與智能體一起共享這個知識，從而幫助智能體完成任務。但是這樣存在一些問題，因為在一個任務中，其中存在如此多的子任務之間的組合，智能體應該執行並且實現目標。所以，創建一個「監督主管」幾乎是不切實際的。在這些問題中，從自己的經驗中學習，並且獲得知識是更加合理可行的。這就是強化學習和監督學習的主要區別。在監督學習和強化學習中，在輸入和輸出之間都存在映射。但是在強化學習中，存在的是對智能體的獎勵反饋函數，而不是像監督學習直接告訴智能體最終的答案。
然後我們給大家說一下無監督學習與強化學習的區別，在強化學習中，有一個從輸入到輸出的映射過程，但是這個過程在無監督學習中是不存在的。在無監督學習中，主要任務是找到一個最基礎的模式，而不是一種映射關系。無監督學習就是根據自己獲得的數據去構建一個「知識圖譜」，從而去找出相似內容的數據。具體應用就是新聞頭條的適配。
其實還有第四種類型的機器學習，成為半監督學習，其本質上是監督學習和無監督學習的組合。它不同於強化學習，類似於監督學習和半監督學習具有直接的參照答案，而強化學習不具有。
關於強化學習與其他機器學習演算法的不同我們就給大家介紹到這里了，相信大家對強化學習的知識有了更深的了解了吧？希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解強化學習。

『捌』 如何讓強化學習采樣變得更簡單

在機器學習領域一般將機器學習劃分為三大類型：有監督學習，無監督學習和強化學習。有監督學習和無監督學習都主要是為了解決分類問題，而強化學習比較特殊，強化學習的目的是為了研究策略，比如讓機器人自主的學會如何把花養好，如何在一個未知環境進行探索等。

強化學習的核心問題在於通過研究各種不同策略的價值並給予評價，來自主選擇最優策略。策略，即是決策層對於不同的狀態所作出的不同反應。以種花而言，看到花處於枯萎的狀態，就要施加澆水的動作，看到花葉子變黃的狀態，就應當加以施肥的動作。狀態在施加不同動作之後，就可能向各個其他狀態轉移，所以強化學習是在一個高動態的，高復雜性的環境中尋找最佳選擇的一種演算法。
在程序流程進行時，主要有以下幾個方面需要解決：

需要了解各個狀態和動作之間的轉移關系
實際應用中，我們很難知道在某一個狀態施加某動作之後，轉移到下一個狀態的概率。比如在花枯萎的時候，澆水也不一定會讓花恢復健康，可能花還會繼續枯萎，甚至死亡。但是我們並不是很容易知道這樣的轉移概率是多少，是P（健康|枯萎，澆水）的概率大呢，還是P（死亡|枯萎，澆水）的概率更大。這些都需要實際應用中的樣本來說明。
需要正確評價各個執行動作的優劣
即使知曉了狀態-動作之間的轉移關系，為了達到目標，應該以什麼准則去評價在不同狀態下選擇的動作呢（我們將其稱之為策略的評估）。一般我們採用狀態收益函數和狀態-動作收益函數作為評價的標准。在後文中我們會詳細說明。
在了解了強化學習的基本思想之後，我們需要探尋的就是具體如何去進行學習了。

1.2.基本記號

在強化學習中，每一個狀態一般用s表示，轉移概率用p表示，每個狀態的收益用r表示，這樣，一個普通的狀態轉換對就可以表示為:<s,p,s′,r>,這表示狀態s以p的概率轉移到狀態s』並且得到數值為r的收益。這描述的是一個自然的，無人為干涉的過程，狀態之間的轉換都是自然發生的，這樣的話，我們就沒有討論的意義了，所以，我們加上了a來表示不同狀態下才去的動作（人為干涉），從而讓我們的狀態對變成<s,a,p,s′,r>這樣，實際上每一個p所代表的就是特定狀態特定動作的轉移概率p(s′|s,a)了。在了解了基本記號之後，就可以去設計一個收益方程來評價狀態-動作對了。

『玖』 強化學習探索問題在軍事領域中有哪些應用

專業技術，人員素質，協同問題，現狀裝備，信息化水平。