什么是强化学习
学习资料:
强化学习是机器学习大家族中的一大类, 使用强化学习能够让机器学着如何在环境中拿到高分, 表现出优秀的成绩. 而这些成绩背后却是他所付出的辛苦劳动, 不断的试错, 不断地尝试, 累积经验, 学习经验.
从无到有¶
强化学习是一类算法, 是让计算机实现从一开始什么都不懂, 脑袋里没有一点想法, 通过不断地尝试, 从错误中学习, 最后找到规律, 学会了达到目的的方法. 这就是一个完整的强化学习过程. 实际中的强化学习例子有很多. 比如近期最有名的 Alpha go, 机器头一次在围棋场上战胜人类高手, 让计算机自己学着玩经典游戏 Atari, 这些都是让计算机在不断的尝试中更新自己的行为准则, 从而一步步学会如何下好围棋, 如何操控游戏得到高分. 既然要让计算机自己学, 那计算机通过什么来学习呢?
虚拟老师¶
原来计算机也需要一位虚拟的老师, 这个老师比较吝啬, 他不会告诉你如何移动, 如何做决定, 他为你做的事只有给你的行为打分, 那我们应该以什么形式学习这些现有的资源, 或者说怎么样只从分数中学习到我应该怎样做决定呢? 很简单, 我只需要记住那些高分, 低分对应的行为, 下次用同样的行为拿高分, 并避免低分的行为.
比如老师会根据我的开心程度来打分, 我开心时, 可以得到高分, 我不开心时得到低分. 有了这些被打分的经验, 我就能判断为了拿到高分, 我应该选择一张开心的脸, 避免选到伤心的脸. 这也是强化学习的核心思想. 可以看出在强化学习中, 一种行为的分数是十分重要的. 所以强化学习具有分数导向性. 我们换一个角度来思考.这种分数导向性好比我们在监督学习中的正确标签.
对比监督学习¶
我们知道监督学习, 是已经有了数据和数据对应的正确标签, 比如这样. 监督学习就能学习出那些脸对应哪种标签. 不过强化学习还要更进一步, 一开始它并没有数据和标签.
他要通过一次次在环境中的尝试, 获取这些数据和标签, 然后再学习通过哪些数据能够对应哪些标签, 通过学习到的这些规律, 尽可能地选择带来高分的行为 (比如这里的开心脸). 这也就证明了在强化学习中, 分数标签就是他的老师, 他和监督学习中的老师也差不多.
RL 算法们¶
强化学习是一个大家族, 他包含了很多种算法, 我们也会一一提到之中一些比较有名的算法, 比如有通过行为的价值来选取特定行为的方法, 包括使用表格学习的 q learning, sarsa, 使用神经网络学习的 deep q network, 还有直接输出行为的 policy gradients, 又或者了解所处的环境, 想象出一个虚拟的环境并从虚拟的环境中学习 等等.
