强化学习的入门之旅

2018 年 2 月 12 日 机器学习研究会

深度强化学习可以用于在围棋中实现超人的表现,在atari游戏中成为高手,同时也可以控制复杂的机器人系统,自动调节深度学习系统、管理网络堆栈中的队列问题,此外还能改善数据中心的能耗效率…这几乎就是一个神通广大的技术啊!但是我们需要对这种铺天盖地的媒体宣传保持足够清醒的头脑。作者希望在这篇文章中为读者呈现出强化学习的真实面貌,让我们明白什么是强化学习能做的而且能出色完成的,而哪些又仅仅是停留在纸面上的假设而已。同时作者还认为机器学习中的一些重要问题将可以通过强化学习的角度予以解决。


转自:将门创投


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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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