强化学习控制

『壹』 强化学习的基本模型和原理

也叫增强学习，reinforcement learning。分为value-base跟policy-base。主题思想是根据历史经验来更多的选择活得回报版更多的动作，而减少权被惩罚的动作。
常见的value-base算法有：Q-learning
常见的policy-base算法有：策略梯度算法
由于深度学习的火热，先强化学习都是跟深度学习结合起来，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).

『贰』 强化学习——篮球巨星的问题

篮球巨星通常可以这样子进行切割，以10局作为一个小周期，40局作为一个大周期，进行游戏的时候再把小周期切分成前5局和后5局。之所以这样确定周期数，是因为平均5局内会出现一次得分，大概平均每10局会有一次稍微略高的得分机会（2-4倍以内），每50局至少会出现一次免费旋转，以40局作为一个大周期，可以让我们对免费旋转做提前的准备。

『叁』 什么是强化学习

也叫增强学习，reinforcement learning。分为value-base跟policy-base。主题思想是根据历史经验来更多的选择活得专回报更多的动作，而减少被惩罚的属动作。
常见的value-base算法有：Q-learning
常见的policy-base算法有：策略梯度算法
由于深度学习的火热，先强化学习都是跟深度学习结合起来，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』 强化学习是什么 意思

机器学习算来法大概分为三自种：有监督的学习、无监督的学习和强化学习。
强化学习采用的是边获得样例边学习的方式，在获得样例之后更新自己的模型，利用当前的模型来指导下一步的行动，下一步的行动获得回报之后再更新模型，不断迭代重复直到模型收敛。

『伍』 强化学习——一路发发的问题

也叫增强学习来，reinforcement learning。分为value-base跟policy-base。主题思源想是根据历史经验来更多的选择活得回报更多的动作，而减少被惩罚的动作。
常见的value-base算法有：Q-learning
常见的policy-base算法有：策略梯度算法
由于深度学习的火热，先强化学习都是跟深度学习结合起来，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).

『陆』 什么叫强化学习的探索和利用过程

这一对是强化学习的最主要矛盾。利用，即你利用已学到的知识，采取当前最优的策略，以进入下一个状态；探索，即你不利用已学到的知识，采取随机的动作，来探索是否在之后的状态中有更好的策略。 如果一味地利用，则可能得到局部最优，得不到真正最优的策略；而如果一味地探索，则得到的reward则可能一直很差。

『柒』 强化学习与其他机器学习方法有什么不同

我们都知道，人工智能是一个十分重要的技术，现在很多的大型科技公司都开始重视人工智能的发展。人工智能的发展不是空穴开风，是因为机器学习使得人工智能有了飞跃的发展。其实机器学习的方法有很多，在这篇文章中我们就重点说一下机器学习中的强化学习。强化学习是机器学习中一个十分重要的方法，那强化学习与其他机器学习方法究竟有什么不同呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。
首先我们给大家介绍一下什么是强化学习，其实强化学习又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而在连接主义学习中，把学习算法分为三种类型，即非监督学习、监督学习和强化学习。
那么强化学习与别的算法有什么区别呢？首先我们给大家说一下监督学习和强化学习的区别，在监督学习中，在外部有一个“监督主管”，它拥有所有环境的知识，并且与智能体一起共享这个知识，从而帮助智能体完成任务。但是这样存在一些问题，因为在一个任务中，其中存在如此多的子任务之间的组合，智能体应该执行并且实现目标。所以，创建一个“监督主管”几乎是不切实际的。在这些问题中，从自己的经验中学习，并且获得知识是更加合理可行的。这就是强化学习和监督学习的主要区别。在监督学习和强化学习中，在输入和输出之间都存在映射。但是在强化学习中，存在的是对智能体的奖励反馈函数，而不是像监督学习直接告诉智能体最终的答案。
然后我们给大家说一下无监督学习与强化学习的区别，在强化学习中，有一个从输入到输出的映射过程，但是这个过程在无监督学习中是不存在的。在无监督学习中，主要任务是找到一个最基础的模式，而不是一种映射关系。无监督学习就是根据自己获得的数据去构建一个“知识图谱”，从而去找出相似内容的数据。具体应用就是新闻头条的适配。
其实还有第四种类型的机器学习，成为半监督学习，其本质上是监督学习和无监督学习的组合。它不同于强化学习，类似于监督学习和半监督学习具有直接的参照答案，而强化学习不具有。
关于强化学习与其他机器学习算法的不同我们就给大家介绍到这里了，相信大家对强化学习的知识有了更深的了解了吧？希望这篇文章能够更好的帮助大家理解强化学习。

『捌』 如何让强化学习采样变得更简单

在机器学习领域一般将机器学习划分为三大类型：有监督学习，无监督学习和强化学习。有监督学习和无监督学习都主要是为了解决分类问题，而强化学习比较特殊，强化学习的目的是为了研究策略，比如让机器人自主的学会如何把花养好，如何在一个未知环境进行探索等。

强化学习的核心问题在于通过研究各种不同策略的价值并给予评价，来自主选择最优策略。策略，即是决策层对于不同的状态所作出的不同反应。以种花而言，看到花处于枯萎的状态，就要施加浇水的动作，看到花叶子变黄的状态，就应当加以施肥的动作。状态在施加不同动作之后，就可能向各个其他状态转移，所以强化学习是在一个高动态的，高复杂性的环境中寻找最佳选择的一种算法。
在程序流程进行时，主要有以下几个方面需要解决：

需要了解各个状态和动作之间的转移关系
实际应用中，我们很难知道在某一个状态施加某动作之后，转移到下一个状态的概率。比如在花枯萎的时候，浇水也不一定会让花恢复健康，可能花还会继续枯萎，甚至死亡。但是我们并不是很容易知道这样的转移概率是多少，是P（健康|枯萎，浇水）的概率大呢，还是P（死亡|枯萎，浇水）的概率更大。这些都需要实际应用中的样本来说明。
需要正确评价各个执行动作的优劣
即使知晓了状态-动作之间的转移关系，为了达到目标，应该以什么准则去评价在不同状态下选择的动作呢（我们将其称之为策略的评估）。一般我们采用状态收益函数和状态-动作收益函数作为评价的标准。在后文中我们会详细说明。
在了解了强化学习的基本思想之后，我们需要探寻的就是具体如何去进行学习了。

1.2.基本记号

在强化学习中，每一个状态一般用s表示，转移概率用p表示，每个状态的收益用r表示，这样，一个普通的状态转换对就可以表示为:<s,p,s′,r>,这表示状态s以p的概率转移到状态s’并且得到数值为r的收益。这描述的是一个自然的，无人为干涉的过程，状态之间的转换都是自然发生的，这样的话，我们就没有讨论的意义了，所以，我们加上了a来表示不同状态下才去的动作（人为干涉），从而让我们的状态对变成<s,a,p,s′,r>这样，实际上每一个p所代表的就是特定状态特定动作的转移概率p(s′|s,a)了。在了解了基本记号之后，就可以去设计一个收益方程来评价状态-动作对了。

『玖』 强化学习探索问题在军事领域中有哪些应用

专业技术，人员素质，协同问题，现状装备，信息化水平。