掌握强化学习：解锁第三个机器学习范式的力量
简介
机器学习的第三个范式，称为增强学习（RL），已成为一种有趣的方法，它允许机器通过与环境互动来学习。与依赖固定数据或模式的受监督和无监督的学习不同，RL使用反复试验的方法通过智能决策来最大化奖励。
在本文中，我们将探讨强化学习的概念，查看演示其应用的现实示例，并提供示例程序以了解其实施。
增强学习理解
强化学习是基于与环境相互作用的代理人学习增加累积奖励的行动的思想。代理商根据当前情况采取行动，以奖励或惩罚的形式收到反馈，并随着时间的推移调整其行为以优化其决策策略。
实力训练的现实生活实例
- 自主驾驶：
在自动驾驶汽车中，RL可用于教他们如何浏览复杂的交通情况。汽车通过模拟和现实世界的经验学习，调整驾驶行为以降低风险并改善目标的进度。
- 播放：
像Kusht和Go这样的游戏是RL的证明。由RL创建的Google的Alphago通过玩无数游戏并根据结果调整其策略来实现非凡的壮举。
- 机器人技术：
机器人可以学习执行任务，例如拾取对象并将其放置在太空中。他们通过观察自己的行动的后果并随着时间的推移来提炼自己的行动来学习。
- 建议系统：
Netflix和Spotify之类的服务使用RL为用户量身定制建议。该系统通过观察哪些内容选择会导致更大的用户参与来了解用户偏好。
- 资源管理：
rl用于优化数据中心的能源消耗。代理商学习何时将资源分配给不同的任务以达到能源效率的同时保持生产力。
编程示例
- 读取决策：
import numpy as np
# Implementation of Q-learning
number of countries = 6
num_actions = 2
S = np.zeros ((nu_states, num_action))
def q_learning(state, action, reward, next_state, alpha, gamma):
max_next_action_value = np.max(S[next_state])
S [state][action] += alpha * (selection + gamma * max_next_action_value - Q [state][action] )
本节概述了基于RL的算法Q-Learning的核心，用于根据接收到的奖励和将来的奖励来更新地图值。
- Atari Games的深Q-Network（DQN）：
gold thread
import numpy as np
Sequential import from keras.models
import Solid from hard.layers
env = gym.make('SpaceInvaders-v0')
num_actions = env.action_space.n
model = sequence()
model.add (View (24, input_shape = (num_states,), activation = 'relu'))
model.add(Check(24, activation = 'relu'))
model.add(close(num_action, activation = 'linear'))
# Implementation of DQN
def q_network_train(state, target):
model.fit(state, target, point = 1, word = 0)
此示例显示了DQN是一种深入的RL方法，用于训练代理商玩Atari游戏，例如太空入侵者。神经网络估计各种行为的q值。
结果
强化学习引入了机器学习的新方法，以从经验，奖励和惩罚中学习。它具有解决从机器人和游戏到推荐系统和自动驾驶的领域中复杂问题的巨大潜力。
提供的编程示例，Q学习和深度Q-Networks探索了RL的世界，展示了代理如何通过与环境进行互动来学会做出明智的决定。随着技术的进步，实现更聪明和自主的系统，增强学习的力量和有效性会增加。