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深度强化学习：学习在复杂环境中做出决策 (高效学习法)
文章编号：3835 /
分类：互联网资讯 /
更新时间：2024-12-26 23:00:43 / 浏览：次
相关标签： 高效学习法、 深度强化学习、 学习在复杂环境中做出决策、
导言
深度强化学习（DRL）是一种机器学习技术，它使智能体能够在复杂和不确定的环境中做出最佳决策。与传统强化学习不同，DRL结合了深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以增强智能体的感知和决策能力。
深度强化学习的关键概念
- 智能体：在环境中采取行动并接收反馈的实体。
- 环境：智能体与之交互并影响其决策的外部世界。
- 状态：环境的当前描述，由传感器或其他信息来源提供。
- 动作：智能体可以在当前状态下执行的动作集合。
- 奖励：智能体执行动作后收到的反馈，表明其行为的优劣。
- 价值函数：给定特定状态的最佳动作的预期奖励。
- 策略：确定给定状态下最佳动作的函数。
DRL 算法
有多种 DRL 算法可用于训练智能体在各种环境中做出决策。以下是其中一些最常用的算法：
- Q 学习：一种值迭代算法，估计状态-动作对的价值函数。
- SARSA（状态-动作-奖励-状态-动作）：一种策略迭代算法，通过跟踪状态-动作对的序列来更新策略。
- 深度 Q 网络 (DQN)：一种基于深度神经网络的 Q 学习算法，用于处理高维感知输入。
- 演员-评论家方法：一种将策略评估（评论家）与策略改进（演员）相结合的方法
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