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南昌达内培训机构人工智能强化学习常用方法都有哪些

发布：南昌达内IT培训
来源：互联网
时间：2023-06-30 10:31

随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习人工智能等互联网新技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，人工智能强化学习常用方法都有哪些。

南昌达内培训机构人工智能强化学习常用方法都有哪些

一、环境的状态S,t时刻环境的状态StSt是它的环境状态集中某一个状态。

二、个体的动作A,t时刻个体采取的动作AtAt是它的动作集中某一个动作。

三、环境的奖励R,t时刻个体在状态StSt采取的动作AtAt对应的奖励Rt+1Rt+1会在t+1时刻得到。

下面是稍复杂一些的模型要素。

五、个体在策略ππ和状态ss时，采取行动后的价值(value)，一般用vπ(s)vπ(s)表示。这个价值一般是一个期望函数。虽然当前动作会给一个延时奖励Rt+1Rt+1,但是光看这个延时奖励是不行的，因为当前的延时奖励高，不代表到了t+1,t+2,...时刻的后续奖励也高。比如下象棋，我们可以某个动作可以吃掉对方的车，这个延时奖励是很高，但是接着后面我们输棋了。此时吃车的动作奖励值高但是价值并不高。因此我们的价值要综合考虑当前的延时奖励和后续的延时奖励。价值函数vπ(s)vπ(s)一般可以表示为下式，不同的算法会有对应的一些价值函数变种，但思路相同。：

vπ(s)=Eπ(Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+...|St=s)vπ(s)=Eπ(Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+...|St=s)

其中γγ是六个模型要素，即奖励衰减因子，在[0，1]之间。如果为0，则是贪婪法，即价值只由当前延时奖励决定，如果是1，则所有的后续状态奖励和当前奖励一视同仁。大多数时候，我们会取一个0到1之间的数字，即当前延时奖励的权重比后续奖励的权重大。

七、环境的状态转化模型，可以理解为一个概率状态机，它可以表示为一个概率模型，即在状态ss下采取动作aa,转到下一个状态s′s′的概率，表示为Pass′Pss′a。

八、探索率ϵϵ，这个比率主要用在强化学习训练迭代过程中，由于我们一般会选择使当前轮迭代价值大的动作，但是这会导致一些较好的但我们没有执行过的动作被错过。因此我们在训练选择优动作时，会有一定的概率ϵϵ不选择使当前轮迭代价值大的动作，而选择其他的动作。

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