强化学习（模型基础）
- 培训职业
- 2025-05-04 11:11:38
强化学习的学习思路与人类相似，通过实践来学习，比如学习走路，当摔倒时，大脑给予负面奖励，以纠正姿势。随后，通过站起来并尝试正常走路，得到正面奖励，从而学会正确的走路方式。与机器学习方法相比，强化学习更加侧重于在实践中通过反馈进行学习。
强化学习是机器学习方法中的一种，与监督学习和非监督学习并列。在强化学习中，算法通过与环境互动来学习，而不是依赖预设的训练数据。只有奖励反馈，而不是输出值，且奖励是延后给出的，与监督学习的即时反馈不同。强化学习中的每一步都与时间顺序紧密相关，而监督学习的数据之间通常是独立的。
强化学习的建模主要包括环境状态、个体动作、奖励、策略、价值函数、奖励衰减因子、状态转移模型和探索率等关键要素。环境状态是指当前环境的状况，个体动作是执行的操作，奖励是执行动作后获得的反馈，策略是选择动作的依据，价值函数衡量策略的期望收益，奖励衰减因子调整当前与未来的奖励权重，状态转移模型描述动作对状态的影响，探索率用于平衡探索新策略与利用已有策略。
以Tic-Tac-Toe游戏为例，这是一个简单的强化学习应用。游戏的环境状态为棋盘上的格子状态，个体动作是选择棋盘上格子，奖励设计旨在引导游戏走向胜利，策略是通过学习优化决策，价值函数衡量动作的长期收益，探索率在学习过程中平衡探索与利用。通过实践，强化学习模型能够适应并优化策略，即使在简单游戏中也能展现出智能决策。
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