強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型？強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要包含 四個元素 ：智能體Agent、環(huán)境狀態(tài)Enviroment、行為Action、獎勵Reward，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是通過不斷學(xué)習(xí)總結(jié)經(jīng)驗獲得最大累積獎勵。強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）又稱為增強(qiáng)學(xué)習(xí)、評價學(xué)習(xí)等，那么，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型？一起來了解一下吧。
每一個自主體是由兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊組成，即行動網(wǎng)絡(luò)和評估網(wǎng)絡(luò)。行動網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)而決定下一個時刻施加到環(huán)境上去的最好動作。
對于行動網(wǎng)絡(luò)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法允許它的輸出結(jié)點進(jìn)行隨機(jī)搜索，有了來自評估網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部強(qiáng)化信號后，行動網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)點即可有效地完成隨機(jī)搜索并且選擇好的動作的可能性大大地提高，同時可以在線訓(xùn)練整個行動網(wǎng)絡(luò)。用一個輔助網(wǎng)絡(luò)來為環(huán)境建模，評估網(wǎng)絡(luò)根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)和模擬環(huán)境用于預(yù)測標(biāo)量值的外部強(qiáng)化信號，這樣它可單步和多步預(yù)報當(dāng)前由行動網(wǎng)絡(luò)施加到環(huán)境上的動作強(qiáng)化信號，可以提前向動作網(wǎng)絡(luò)提供有關(guān)將候選動作的強(qiáng)化信號，以及更多的獎懲信息(內(nèi)部強(qiáng)化信號)，以減少不確定性并提高學(xué)習(xí)速度。
進(jìn)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)對評估網(wǎng)絡(luò)使用時序差分預(yù)測方法TD和反向傳播BP算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，而對行動網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遺傳操作，使用內(nèi)部強(qiáng)化信號作為行動網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)度函數(shù)。
網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算分成兩個部分，即前向信號計算和遺傳強(qiáng)化計算。在前向信號計算時，對評估網(wǎng)絡(luò)采用時序差分預(yù)測方法，由評估網(wǎng)絡(luò)對環(huán)境建模，可以進(jìn)行外部強(qiáng)化信號的多步預(yù)測，評估網(wǎng)絡(luò)提供更有效的內(nèi)部強(qiáng)化信號給行動網(wǎng)絡(luò)，使它產(chǎn)生更恰當(dāng)?shù)男袆樱瑑?nèi)部強(qiáng)化信號使行動網(wǎng)絡(luò)、評估網(wǎng)絡(luò)在每一步都可以進(jìn)行學(xué)習(xí)，而不必等待外部強(qiáng)化信號的到來，從而大大地加速了兩個網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。
什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)：
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，與監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是通過與環(huán)境的互動來學(xué)習(xí)決策和策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是讓智能體能夠適應(yīng)環(huán)境，并在環(huán)境中實現(xiàn)最大化累積獎勵的目標(biāo)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本思想是通過反復(fù)地與環(huán)境進(jìn)行交互，智能體不斷地嘗試不同的行為，并從環(huán)境中獲得反饋和獎勵，從而學(xué)習(xí)到最優(yōu)的策略。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體需要不斷地探索和嘗試，通過不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互來逐漸了解環(huán)境的特點和規(guī)律，并逐漸學(xué)習(xí)到如何在環(huán)境中實現(xiàn)最大化的累積獎勵。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于，強(qiáng)化學(xué)習(xí)不是直接從數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)決策規(guī)則或模型，而是通過與環(huán)境的互動來學(xué)習(xí)如何在環(huán)境中實現(xiàn)最大化的累積獎勵。因此，強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要更多的探索和嘗試，同時也能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜和動態(tài)的環(huán)境。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，通常會使用值函數(shù)來評估智能體的表現(xiàn)。值函數(shù)是一種衡量智能體在特定狀態(tài)下執(zhí)行特定行動的優(yōu)劣程度的函數(shù)。通過不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互并獲得反饋和獎勵，智能體會逐漸學(xué)習(xí)到如何在不同狀態(tài)下采取最優(yōu)的行動，并最大化累積獎勵。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，例如游戲、機(jī)器人控制、自然語言處理等。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要包含四個元素：agent、environment（環(huán)境狀態(tài)）、action（行動）、reward（獎勵）, 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是獲得最多的累計獎勵。
這里我們可以把a(bǔ)gent看成股票操作機(jī)器，它可以選擇加倉、減倉等操作。而動作（action）列表就包含加倉、減倉等。環(huán)境（environment）我們可以想象為當(dāng)前股票及大盤的情況。然后我們的agent通過分析當(dāng)前大盤和個股環(huán)境來給出加倉或減倉情況（這里減倉可以全部減完）。然后將股票在未來一段時間的收益看成reward，這個未來一段時間可以自己設(shè)置（比如20天）。通過不斷的學(xué)習(xí)，我們的agent就能夠很好的根據(jù)股票和大盤的環(huán)境來進(jìn)行決策。
Q-learning是強(qiáng)化學(xué)習(xí)一個比較基礎(chǔ)的算法，很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)的升級算法都是在q-learning的基礎(chǔ)上進(jìn)行升級的。
以下是四種常見的強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制及其原理：
ε-貪婪策略（ε-Greedy Policy）： ε-貪婪策略是一種基于概率的策略，它綜合了貪婪策略（選擇當(dāng)前最優(yōu)動作）和探索策略（選擇非最優(yōu)動作以發(fā)現(xiàn)可能更好的策略）。具體來說，在每個決策點上，以1-ε的概率選擇貪婪動作（當(dāng)前最優(yōu)動作），以ε的概率選擇隨機(jī)動作。
上限置信區(qū)間（Upper Confidence Bound，UCB）： UCB是一種基于不確定性的策略，在每個決策點上根據(jù)動作的平均獎勵和置信區(qū)間來選擇動作。UCB算法通過均衡已知獎勵和探索未知動作之間的權(quán)衡，鼓勵探索具有潛在高獎勵的動作。
Thompson采樣（Thompson Sampling）： Thompson采樣是一種基于貝葉斯推理的策略。它將每個動作的獎勵看作是隨機(jī)變量，并使用貝葉斯方法建模這些變量的分布。在每個決策點上，Thompson采樣從這些分布中隨機(jī)抽樣一個樣本，并選擇具有最高樣本獎勵的動作。
時序差分學(xué)習(xí)（Temporal Difference Learning，TD Learning）： TD學(xué)習(xí)是一種基于差分誤差的學(xué)習(xí)算法。它通過估計當(dāng)前狀態(tài)下的獎勵，并將其與預(yù)期的獎勵進(jìn)行比較，從而更新值函數(shù)的估計。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法主要有：Model-free和Model-based、基于概率和基于價值、回合更新和單步更新、在線學(xué)習(xí)和離線學(xué)習(xí)。
我們可以將所有強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法分為理不理解所處環(huán)境,如果我們不嘗試去理解環(huán)境, 環(huán)境給了我們什么就是什么. 我們就把這種方法叫做 model-free, 這里的 model 就是用模型來表示環(huán)境, 那理解了環(huán)境也就是學(xué)會了用一個模型來代表環(huán)境, 所以這種就是 model-based 方法.
基于概率是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中最直接的一種, 他能通過感官分析所處的環(huán)境, 直接輸出下一步要采取的各種動作的概率, 然后根據(jù)概率采取行動, 所以每種動作都有可能被選中, 只是可能性不同. 而基于價值的方法輸出則是所有動作的價值, 我們會根據(jù)最高價值來選著動作。
回合更新和單步更新, 想象強(qiáng)化學(xué)習(xí)就是在玩游戲, 游戲回合有開始和結(jié)束. 回合更新指的是游戲開始后, 我們要等待游戲結(jié)束, 然后再總結(jié)這一回合中的所有轉(zhuǎn)折點, 再更新我們的行為準(zhǔn)則. 而單步更新則是在游戲進(jìn)行中每一步都在更新, 不用等待游戲的結(jié)束, 這樣我們就能邊玩邊學(xué)習(xí)了。
在線學(xué)習(xí), 就是指我必須本人在場, 并且一定是本人邊玩邊學(xué)習(xí), 而離線學(xué)習(xí)是你可以選擇自己玩, 也可以選擇看著別人玩, 通過看別人玩來學(xué)習(xí)別人的行為準(zhǔn)則, 離線學(xué)習(xí) 同樣是從過往的經(jīng)驗中學(xué)習(xí), 但是這些過往的經(jīng)歷沒必要是自己的經(jīng)歷, 任何人的經(jīng)歷都能被學(xué)習(xí)。
以上就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的全部內(nèi)容，強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要包含四個元素：agent、environment（環(huán)境狀態(tài)）、action（行動）、reward（獎勵）, 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是獲得最多的累計獎勵。這里我們可以把a(bǔ)gent看成股票操作機(jī)器，它可以選擇加倉、減倉等操作。
