从代码学习深度强化学习 - 初探强化学习 PyTorch版
文章目录
- 前言
- 强化学习的概念
- 强化学习的环境
- 强化学习中的数据
- 强化学习的独特性
- 总结
前言
本文将带你初步了解强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 的基本概念，并通过 PyTorch 实现一些简单的强化学习算法。强化学习是一种让智能体 (agent) 通过与环境 (environment) 的交互来学习最优行为策略的机器学习方法。本文将结合理论介绍与代码实践，帮助你入门这个激动人心的领域。
强化学习的核心思想是让智能体在环境中执行动作，并根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整其策略，最终目标是最大化累积奖励。这种学习方式与人类和动物通过试错来学习非常相似。
强化学习的概念
在强化学习中，智能体与环境进行一系列的交互。下面我们来详细了解这些概念。
智能体 (Agent) 是指能够感知环境并执行动作的实体，例如一个机器人、一个游戏中的 AI 角色或者一个推荐系统。
环境 (Environment) 是指智能体之外的一切，它可以是真实的物理世界，也可以是虚拟的模拟器，例如一个游戏场景或者一个股票市场。
智能体和环境之间具体的交互方式如图1-1所示。
状态 (State) 是指环境在某一时刻的描述，智能体通过感知环境来获取当前状态的信息。状态可以是离散的，例如游戏中的位置和物体；也可以是连续的，例如机器人的关节角度。
动作 (Action) 是