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《强化学习简介》ppt课件•引言目录•强化学习基本原理•强化学习算法CONTENTS•强化学习实践案例•强化学习的挑战与未来发展01引言什么是强化学习强化学习是机器学习的一个重要分支,它通过与环境的交互,使智能体能够学习到在给定状态下采取最优行动的方法,以最大化累积奖励强化学习的核心思想是“试错学习”,智能体通过不断地尝试不同的行为,并根据环境反馈的奖励信息来调整其行为策略,以逐渐提高自身的性能强化学习的重要性强化学习在许多领域都有广泛的应用,如游戏、自动驾驶、机器人控制等强化学习能够解决一些传统机器学习方法难以处理的问题,如任务调度、路径规划等,因为它能够处理连续的、高维度的状态和动作空间,并且能够根据环境的实时反馈进行自我调整强化学习的应用场景010203游戏自动驾驶机器人控制强化学习在游戏领域的应强化学习可以帮助自动驾强化学习可以帮助机器人用已经取得了很大的成功,驶系统学习如何在各种路学习如何在给定的环境中如AlphaGo、AlphaZero况和环境下做出最优的驾采取最优的行动,以达到等驶决策指定的目标02强化学习基本原理强化学习的基本概念强化学习是一种机器学习方法,通过与环境交互,智能体学习如何做出最优决策,以最大化累积奖励它不同于监督学习和无监督学习,因为强化学习没有明确的正确答案或标签,而是通过试错来学习强化学习的目标是找到一个策略,使得智能体在给定的环境中能够最大化累积奖励强化学习与监督学习和无监督学习的区别无监督学习在无监督学习中,智能体接收没有监督学习标签的数据,通过学习数据中的结构和模式,对数据进行聚类或降维在训练过程中,智能体接收带有等操作标签的数据,通过学习标签之间的规律,对新的数据做出预测或分类强化学习与监督学习和无监督学习不同,强化学习关注的是智能体如何与环境交互,通过试错和奖励机制来学习最优策略强化学习中的核心元素状态、动作和奖励状态动作奖励策略表示智能体所处的环境当智能体采取某个动作智能体根据当前状态选智能体在给定状态下可情况,可以是环境的参后,环境给予的反馈和择最优动作的依据,是以采取的行为或动作数或特征奖励强化学习的核心目标03强化学习算法Q-learning算法一种基本的强化学习算法Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算法它通过建立一个Q表来存储每个状态-动作对的预期回报值,然后根据这个Q表来选择最优的动作Sarsa算法Q-learning的变种Sarsa算法与Q-learning类似,但它使用了一个单独的Q表来存储每个状态-动作对的预期回报值,以及下一个状态-动作对的预期回报值这使得Sarsa能够考虑下一个状态的信息,从而在某些情况下提供更好的性能Deep QNetwork DQN算法结合深度学习的强化学习算法DQN算法结合了深度学习的方法,使用神经网络来估计每个状态-动作对的预期回报值,而不是使用传统的Q表这使得DQN能够处理高维的状态空间和动作空间,并取得了在许多任务上的成功Policy Gradient算法基于策略的强化学习算法Policy Gradient算法与基于值的算法不同,它直接优化策略函数,即选择动作的概率分布通过最大化预期回报的期望值,Policy Gradient算法能够找到最优策略04强化学习实践案例案例一迷宫求解问题总结词简单直观的强化学习实践案例详细描述迷宫求解问题是一个经典的强化学习问题,通过让智能体在迷宫中不断探索和尝试,最终找到从起点到终点的最优路径这个案例可以直观地展示强化学习的基本原理和应用案例二AlphaGo战胜围棋世界冠军总结词详细描述具有里程碑意义的强化学习实践案例AlphaGo是DeepMind公司开发的一款基于强化学习的围棋程序,它通过自我对VS弈和改进,最终在2016年击败了围棋世界冠军李世石,成为人工智能历史上的里程碑事件这个案例展示了强化学习在复杂决策问题上的巨大潜力案例三自动驾驶汽车的控制问题总结词详细描述具有实际应用价值的强化学习实践案例自动驾驶汽车的控制问题是当前研究的热点之一,强化学习在这个领域中也有着广泛的应用通过让自动驾驶汽车在模拟环境中进行大量试错和训练,可以逐渐提高其行驶的稳定性和安全性,最终实现真正的无人驾驶这个案例展示了强化学习在解决实际问题方面的巨大潜力05强化学习的挑战与未来发展强化学习面临的主要挑战数据效率问题探索与利用的平衡问题强化学习需要大量的数据进行训练,但在在强化学习中,探索新的状态和利用已有许多实际问题中,有效数据可能非常有限,知识之间存在平衡问题,如何有效平衡两导致模型性能不佳者是关键挑战之一泛化能力可解释性问题强化学习模型通常只在训练环境中表现良强化学习模型的行为和决策过程往往难以好,但在新环境中泛化能力有限,提高模解释,这在某些应用场景中可能引发安全型的泛化能力是重要挑战之一和伦理问题强化学习未来的发展趋势和研究方向增量学习增量学习是未来研究的一个重要方向,它允许模型在不断获取新数据的同时进行自我更新和改进可解释性和可干预性随着强化学习在关键任务中的应用越来越广泛,提高模型的可解释性和可干预性变得尤为重要多智能体系统多智能体系统是未来研究的一个重要方向,它允许多个智能体在复杂环境中协作和互动以实现共同目标与其他机器学习技术的结合强化学习可以与深度学习、迁移学习等技术结合,以解决更复杂的问题强化学习与其他机器学习技术的结合应用要点一要点二强化学习与深度学习的结合强化学习与迁移学习的结合深度强化学习允许模型在更高抽象层次上理解环境和做出迁移强化学习可以加速模型的训练过程并提高模型的泛化决策能力THANKS感谢您的观看。