是否要入坑强化学习,看了这篇文章再说

2020 年 8 月 17 日 PaperWeekly

强化学习是机器学习的一个重要分支,是多学科多领域交叉的一个产物,它的本质是解决 decision making 问题,即自动进行决策,并且可以做连续决策。


而强化学习最大的特点就是——强化成功效应的同时从而更大的强化失败效应。策略导致收获(强化信号),那么以后产生这个行为策略的趋势便会加强。

从在每个离散状态发现最优策略以使期望的折扣奖赏和最大。强化失败效应即大大强化“试错”的成本,从而极力避免处罚,因为“试错”的代价实在太大。


先行动起来,如果方向正确那么就继续前行,如果错了,子曰:过则勿惮改。吸取经验,好好改正,失败乃成功之母,从头再来就是。总之要行动,胡适先生说:怕什么真理无穷,进一寸有一寸的欢喜。


中华文化里早就有“强化学习”的智慧。《孙子兵法》就强烈杜绝“试错”,因为战争的试错成本太高了,所以追求先胜后战,要一战而定胜。

那么,强化学习的基本原理与方法有哪些?如何深度掌握强化学习?

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04 【训练营】有哪些特色?


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本次训练营开课时间(8月17/18/19日  19:30),希望各位同学报名后:


  • 能提前预留好时间,准时参加直播学习;

  • 结合自身情况,提前整理好工作或就业中遇到的问题,确保自己能充分利用这次宝贵的答疑时间;

  • 可提前和小助理咨询相关学习资料进行预习,确保自己能充分汲取老师所授技术点,并能应用到实际业务中。


最后,希望能和大家开启一段充实的学习历程,愿大家都能突破职场瓶颈,提升竞争力。

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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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