強化學習

強化學習 （ Reinforcement learning ， 簡稱RL ） 是機器學習中的一個領域 ， 強調如何基於環境而行動 ， 以取得最大化的預期利益 。 強化學習是除了監督學習和非監督學習之外的第三種基本的機器學習方法 。 與監督學習不同的是 ， 強化學習不需要帶標籤的輸入輸出對 ， 同時也無需對非最優解的精確地糾正 。 其關注點在於尋找探索 （ 對未知領域的 ） 和利用 （ 對已有知識的 ） 的平衡 ， 強化學習中的 “ 探索 - 利用 ” 的交換 ， 在問題和有限MDP中研究得最多 。 其靈感來源於心理學中的行爲主義理論 ， 即有機體如何在環境給予的獎勵或懲罰的刺激下 ， 逐步形成對刺激的預期 ， 產生能獲得最大利益的習慣性行爲 。 在機器學習問題中 ， 環境通常被抽象爲馬爾可夫決策過程 （ Markov decision processes ， MDP ） ， 因爲很多強化學習算法在這種假設下才能使用動態規劃的方法 。 傳統的動態規劃方法和強化學習算法的主要區別是 ， 後者不需要關於MDP的知識 ， 而且針對無法找到確切方法的大規模MDP 。