密歇根 ·深度学习与计算机视觉课程|L21强化学习

强化学习概述:介绍了机器学习的第三种主要范式——强化学习。强化学习是指建立可以与环境互动的代理,代理根据观察到的环境状态采取动作,并根据动作的好坏获得奖励信号,以最大化所获得的奖励。本课主要介绍了强化学习的一些基本概念和简单算法,如Q学习和策略梯度,以及如何将其与深度神经网络结合。需要注意的是,强化学习是一个庞大的话题,本课只是简要介绍,不能全面涵盖。

通信机制与应用:讲解了强化学习中的三种通信机制:环境告知智能体当前状态,智能体采取行动,智能体得到奖励。强化学习使得这些机制在时间上展开,通过学习信号来更新智能体的内部模型。举例说明了拼车问题、机器人运动和学习玩Atari游戏是如何应用强化学习的。

概念与棋盘游戏应用:讲解了强化学习的概念和棋盘游戏中的应用。强化学习是一种通过与环境交互来学习的方法,目标是在特定环境中取得成功。在棋盘游戏中,代理通过与其他代理竞争学习下棋,最终目标是赢得游戏。奖励是根据代理在游戏中的表现给予的,可能是长期的目标,而不是每一步都有奖励。与监督学习相比,强化学习具有随机性和信用分配的挑战。

与监督学习的区别与挑战:讲述了强化学习与监督学习之间的区别和挑战。强化学习面临非平稳性、非可微分性、长期信用分配和随机性等问题。与监督学习不同,强化学习需要处理实时决策和环境变化。虽然强化学习更有挑战性,但也更有趣和更通用。因此,如果可能的话,将问题框定为监督学习通常会更容易解决。

马尔可夫决策过程:讲解了马尔可夫决策过程(MDP)的概念和相关内容。马尔可夫决策过程是一种描述环境和代理交互的数学模型,其中环境的当前状态和代理的动作决定了未来状态和奖励的分布。通过折扣因子gamma,代理权衡了即时奖励和未来奖励的重要性。同时,马尔可夫决策过程的关键是马尔可夫属性,即当前状态完全决定了未来状态的分布。代理的目标是找到一个最佳策略pi,以最大化未来奖励的累积。在运行代理的过程中,环境会根据策略和当前状态生成动作、奖励和下一个状态。马尔可夫决策过程可以用网格世界的例子来说明。代理的目标是快速到达特殊星状态,而策略则指导代理在每个状态下采取什么行动。

最优策略与价值函数:介绍了最优策略的概念和价值函数的用途。左边展示了一个糟糕的策略,代理不关心状态,总是随机选择行动。右边展示了一个最优策略,代理会根据环境选择最佳行动。价值函数用于衡量状态的好坏,q函数用于衡量状态和动作对的好坏。最终目标是找到最优策略,最大化期望奖励。

最优Q函数与贝尔曼方程:讲解了最优Q函数的概念和贝尔曼方程。最优Q函数告诉我们在任何状态下采取任何动作后,我们可以期望获得多少奖励。而贝尔曼方程则是描述了最优Q函数之间的递归关系,利用这个关系我们可以求解最优Q函数。通过定义最优Q函数,我们可以不再关注策略函数,只需要关注一个函数即可同时衡量状态和动作的价值。这种方法使得求解强化学习问题变得更加方便。

使用神经网络训练最优q函数:介绍了如何使用贝尔曼方程和神经网络来训练一个近似最优q函数的模型。通过迭代更新规则,我们可以找到满足贝尔曼方程的q函数,并将其用于执行最优策略。然而,由于计算量的问题,我们不能在大规模或无限状态和动作空间下进行计算。因此,我们可以使用神经网络来近似q函数,并通过训练网络来逼近最优q函数。然而,这种方法面临着非平稳性和样本选择的问题。最后,通过深度Q学习作为案例研究,介绍了如何使用深度神经网络来近似q函数。

深度Q学习和策略梯度算法:深度Q学习是在Atari游戏中表现非常有效的一个案例研究。通过观察游戏状态,预测最优动作来最大化得分。使用卷积神经网络作为输入,输出每个潜在行动的Q函数。DeepMind的一篇论文展示了使用深度Q学习学习玩Atari游戏的成功案例。初始时网络表现较差,但随着训练逐渐变好,最终比人类玩家更擅长。策略梯度算法是另一种深度强化学习方法,直接参数化最优策略。通过最大化未来奖励的期望来训练网络。但由于环境的非可微性,需要进行一些数学上的技巧处理。

策略梯度方法:讲解了使用策略梯度方法进行强化学习的过程。通过初始化策略网络的权重,然后在环境中运行策略并收集轨迹数据和奖励信息。接着,利用这些数据计算梯度的近似值,并通过梯度上升更新模型参数。这样反复迭代,逐步优化策略网络,以实现更好的强化学习策略。

不同方法和案例:讲述了强化学习中的一些方法和案例。其中提到了策略梯度方法、演员评论家方法、基于模型的强化学习以及模仿学习等不同的方法。视频还介绍了AlphaGo系统的案例,它成功地用强化学习算法在围棋比赛中击败了世界冠军李世石。同时还提到了其他棋盘游戏中使用类似方法取得的成果。

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